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媒体行业大数据内容分析方案

TOC\o1-2\h\u21751第1章项目背景与目标 3

62051.1行业现状分析 3

156691.1.1媒体内容丰富多样 3

314571.1.2用户需求多样化 3

44361.1.3媒体竞争激烈 3

82011.2项目意义阐述 4

318501.2.1提高内容质量 4

45361.2.2优化传播效果 4

180951.2.3提高运营效率 4

114111.3项目目标设定 4

5721.3.1构建大数据分析平台 4

271921.3.2制定有针对性的内容策略 4

149901.3.3优化传播策略 4

100131.3.4提高企业运营效率 4

95851.3.5摸索大数据在媒体行业的新应用 4

2144第2章数据来源与采集 4

20512.1数据源选择 4

23622.2数据采集方法 5

227532.3数据存储与清洗 5

13558第3章数据预处理与分析框架构建 6

124883.1数据预处理流程 6

311203.1.1数据清洗 6

258993.1.2数据整合 6

83043.1.3数据降维 6

175503.2分析框架设计 6

96933.3分析工具与平台选用 7

27304第4章内容特征提取与表示 7

115414.1文本特征提取 7

47554.1.1引言 7

323124.1.2词频逆文档频率（TFIDF）方法 7

162854.1.3词语相似度计算 8

93124.1.4文本向量化 8

65154.2视频特征提取 8

137224.2.1引言 8

324374.2.2视频帧特征提取 8

234614.2.3音频特征提取 8

105604.2.4视频元数据特征提取 8

111644.3图像特征提取 9

229584.3.1引言 9

30624.3.2颜色特征提取 9

276044.3.3纹理特征提取 9

90904.3.4形状特征提取 9

11064.3.5空间特征提取 9

24904第五章内容分类与标签体系构建 9

182785.1内容分类方法 9

277695.1.1基于规则的方法 9

193695.1.2基于统计的方法 9

12345.1.3基于深度学习的方法 10

203165.2标签体系设计 10

243495.2.1确定标签层级 10

116295.2.2设计标签词汇 10

99105.2.3标签关联关系构建 10

141765.3分类效果评估 10

215665.3.1准确率 10

9585.3.2召回率 10

191715.3.3F1值 10

319265.3.4实时性 11

309485.3.5扩展性 11

6423第6章用户行为分析 11

238666.1用户行为数据采集 11

147976.1.1数据源识别 11

91046.1.2数据采集技术 11

144656.1.3数据清洗与预处理 11

207206.2用户行为特征提取 12

225486.2.1行为分类 12

37816.2.2特征提取方法 12

35906.2.3特征选择与优化 12

202756.3用户画像构建 12

51346.3.1用户分群 12

73676.3.2用户标签 13

274976.3.3用户画像可视化 13

14608第7章内容推荐算法与应用 13

19617.1推荐算法选择 13

22117.1.1传统推荐算法 13

176847.1.2深度学习推荐算法 13

1487.1.3算法选择策略 14

119807.2推荐系统设计 14

103517.2.1推荐系统架构 14

315707.2.2关键模块设计 14

74737.3推荐效果评估 14

6703第8章情感分析与舆论监测 15

94278.1情感分析方法 15

173428.1.1简介 15

80368.1.2方法概述 15

175198.1.3方法优缺点对比 15

188898.2舆论监测框架 15

181728.2.1简介 1