围绕广告产业的融合现状，本书尝试建构一套可解决广告产业研究数据缺失问题的分析方法。本书以识别广告产业的融合现象为目标，利用LDA主题模型、协同过滤算法、语义网络分析等计算机辅助分析方法和结合内容分析法，分别从经营范围文本LDA主题模型的提取及优化、LDA主题模型的主题定义方法改进及人工比较三个部分，在产业融合视角下对广告产业经营范围隐性知识进行文本挖掘和模型优化，为揭示广告产业的新趋势提供更为深入、全面的视角和思考方式。

吴珺婷，厦门大学新闻传播学院广告学博士，贵州师范大学传媒学院教师，主要研究方向：广告产业研究，新闻传播教育，品牌传播。

第一章 产业融合：解读数字时代中国广告产业的新视角
一、数字时代中国广告产业的创新与变革
二、产业融合：考察数字时代广告产业演变的逻辑之一
三、产业融合研究对广告产业转型升级的意义
第二章 产业融合理论及广告产业的产业融合研究
一、产业融合理论基础
二、产业融合研究概述
三、广告产业的产业融合研究
四、本书的研究思路
第三章 基于企业大数据的广告产业融合现象研究
一、广告产业融合研究面临的主要问题
二、解决思路
三、数据分析方法
四、研究设计
第四章 经营范围文本LDA主题模型的建模及优化
一、研究思路
二、文本挖掘的理论基础
三、经营范围的文本挖掘思路
四、LDA主题模型方法概述
五、研究设计
六、结果分析
七、小结
第五章 LDA主题模型的主题定义方法改进
一、计算机辅助内容分析在社会研究中的应用挑战
二、解决思路
三、研究设计
四、结果分析
五、小结
第六章 结论与研究展望
一、本书的主要贡献
二、产业融合驱动下广告产业未来的趋势
三、中国广告产业面临的现实挑战与未来启示
参考文献