媒体行业内容分发与用户画像分析方案.doc

媒体行业内容分发与用户画像分析方案

TOC\o1-2\h\u3633第1章引言 3

25451.1研究背景 3

141361.2研究目的 3

106871.3研究方法 3

3907第2章媒体行业概述 4

253112.1媒体行业现状 4

269462.2媒体行业发展趋势 4

269742.3媒体行业内容分发特点 4

10860第3章内容分发平台发展现状 5

290733.1主流内容分发平台概述 5

209703.1.1资讯类平台 5

208563.1.2社交媒体类平台 5

274433.1.3短视频类平台 5

97933.1.4问答类平台 5

102483.2内容分发平台商业模式 5

263183.2.1广告模式 5

18903.2.2付费内容模式 6

213453.2.3电商平台 6

227493.2.4服务模式 6

296783.3内容分发平台竞争格局 6

103333.3.1市场集中度高 6

86003.3.2内容同质化严重 6

153643.3.3人工智能技术助力竞争 6

157073.3.4监管政策影响竞争格局 6

242433.3.5跨界竞争加剧 6

1287第4章用户画像构建方法论 6

173184.1用户画像概述 6

166164.2用户画像构建方法 7

296834.2.1数据收集 7

60964.2.2数据预处理 7

319824.2.3特征工程 7

11254.2.4用户分群 7

37774.2.5用户画像标签体系构建 7

322174.3用户画像应用场景 7

298844.3.1精准内容分发 7

142054.3.2个性化推荐 8

238484.3.3广告定向投放 8

137734.3.4用户运营策略优化 8

216624.3.5产品优化与创新 8

114874.3.6风险控制 8

14642第五章用户行为分析 8

315885.1用户行为数据采集 8

194525.1.1用户行为数据来源 8

283165.1.2数据采集技术 8

316705.2用户行为数据预处理 9

79095.2.1数据清洗 9

65465.2.2数据整合 9

291365.3用户行为特征分析 9

290425.3.1用户兴趣分析 9

301855.3.2用户行为关联分析 9

187235.3.3用户活跃度分析 9

116535.3.4用户留存分析 9

9817第6章用户兴趣偏好挖掘 10

187856.1用户兴趣偏好概述 10

310846.2用户兴趣偏好挖掘方法 10

63566.2.1基于内容的推荐算法 10

315346.2.2协同过滤算法 10

258186.2.3深度学习算法 10

159606.2.4多任务学习算法 10

215816.3用户兴趣偏好应用实例 11

146746.3.1用户兴趣偏好建模 11

110086.3.2个性化内容推荐 11

295546.3.3用户分群与运营策略 11

6666.3.4媒体内容优化 11

6363第7章内容推荐算法 11

47677.1内容推荐算法概述 11

52147.2常见内容推荐算法 11

278777.3内容推荐算法优化策略 12

13684第8章内容分发策略 12

253578.1内容分发策略概述 12

29158.2基于用户画像的内容分发策略 13

271818.2.1用户画像构建 13

176268.2.2内容推荐算法 13

52238.2.3个性化内容分发 13

309658.3内容分发策略评估与优化 13

153248.3.1评估指标 14

89318.3.2优化策略 14

6731第9章跨平台内容分发与用户画像整合 14

152419.1跨平台内容分发概述 14

232009.1.1跨平台内容分发的定义 14

269649.1.2跨平台内容分发的意义 14

235499.1.3跨平台内容分发策略 15

162919.2跨平台用户画像整合方法 15

230419.2.1数据来源 15

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