"全面梳理中国电影产业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的作用，对电影的制作、投资、宣传、发行、放映、文化传播等环节进行建模、算法实现和实证分析，通过对电影产业不同环节数据挖掘的理论和方法进行研究提供大数据助力电影产业的建模思路和应用场景，弥补这一领域系统研究的不足。
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本书全面梳理中国电影产业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的影响，从电影产业各个链条角度进行电影产业的数据挖掘研究，对电影的制作、投资、宣传、发行、放映和文化传播等环节进行建模、算法实现和实证分析，研究电影产业不同环节数据挖掘的理论和方法，提供大数据助力电影产业的建模思路和应用场景。
全书共分8章。第1、2章着重梳理电影产业构成、现存问题、大数据对电影产业的作用；第3章梳理电影产业相关数据，在此基础上对电影产业数据的基础性进行分析挖掘；第4章主要针对电影宣发环节，从映前、映中和映后环节进行电影营销数据挖掘研究；第5章从电影放映角度，利用机器学习理论和计量模型进行电影票房影响因素分析；第6章从电影受众角度进行用户行为分析和满意度评价研究；第7章主要基于VOD点播频道数据，进行电影个性节目推荐研究；第8章从电影产业宏观层面，对中国电影产业对外输出能力进行定量化评价研究。全书从数学建模和分析角度提供大量应用实例。
本书可供电影产业各环节从业人员、影视分析机构、广大影视数据研究人员参考，适合作为高等院校影视专业高年级本科生、研究生教材，也可用作影视大数据定量分析参考资料。

第1章电影产业发展现状
1.1电影产业发展现状
1.1.1电影产业链构成
1.1.2电影票房发展现状
1.1.3影院建设现状与发展趋势
1.2电影产业相关政策
1.2.1电影产业国际环境
1.2.2电影产业国内政策
1.3电影产业现存的问题
1.3.1电影制作投资阶段
1.3.2电影宣传发行阶段
1.3.3电影放映阶段
参考文献
第2章大数据与电影产业关系解析
2.1大数据发展现状
2.1.1大数据理论发展现状
2.1.2大数据应用发展现状
2.2大数据在电影产业发展中的作用解析
2.2.1大数据提升电影监管职能
2.2.2大数据细化电影质量评价
2.2.3大数据助力电影文化国内外传播
2.3电影产业大数据分析现状
2.3.1国外电影产业大数据分析现状
2.3.2国内电影产业大数据分析现状
参考文献
第3章电影产业数据基础分析与挖掘
3.1电影产业数据类型及特点
3.2数据基础分析指标
3.2.1集中趋势指标
3.2.2离散趋势指标
3.2.3分布形态指标
3.3正态性分析
3.3.1正态分布定义
3.3.2标准正态分布
3.4显著性检验
3.4.1显著性检验定义
3.4.2显著性检验
3.5案例分析
3.5.1基础描述性指标分析
3.5.2数据可视化图形分析
3.5.3正态性检验
3.5.4属性数据分析
参考文献
第4章电影营销能力指数分析
4.1电影营销现状
4.1.1大数据在电影营销中的作用分析
4.1.2电影营销中大数据应用现状
4.2营销能力模型构建
4.2.1营销能力指数指标体系构建
4.2.2营销能力模型方法
4.3映前营销分析
4.3.1映前营销能力指数指标权重体系分析
4.3.2映前营销能力指数分析
4.4映中营销分析
4.4.1映中营销能力指数指标权重体系分析
4.4.2映中营销能力指数分析
4.5映后营销分析
4.5.1映后营销能力指数指标权重体系分析
4.5.2映后营销能力指数分析
4.6本章小结
参考文献
第5章电影票房影响因素分析
5.1电影票房研究现状
5.1.1票房预测研究
5.1.2票房影响因素研究
5.1.3票房时间分布特征分析及趋势预测研究
5.2电影票房模型方法研究
5.2.1稀疏子空间聚类算法模型
5.2.2基于深度网络的Cross&Dense网络结构模型
5.3稀疏子空间聚类算法的电影票房研究
5.3.1SSC对基于gamma模型票房时间分布特征聚类分析
5.3.2基于SSC的日票序列聚类效果及分析
5.4基于深度学习的电影票房预测研究
5.4.1特征选取
5.4.2数据探索
5.4.3模型设计
5.4.4实例验证
5.5本章小结
参考文献
第6章电影用户行为分析及满意度评价
6.1电影用户行为及满意度分析现状
6.1.1电影用户行为
6.1.2电影用户满意度现状
6.2用户行为分析和满意度模型
6.2.1用户满意度测评模型
6.2.2满意度测量方法
6.3互联网用户满意度分析
6.3.1互联网用户满意度评价模型
6.3.2基于结构方程模型的满意度实证分析
6.3.3评价结果分析
6.4电视院线用户满意度分析
6.4.1广电电视院线业务
6.4.2电视院线电影用户满意度评价
6.5映后营销分析
参考文献
第7章电影个性推荐研究
7.1影片个性推荐研究现状
7.1.1研究背景及意义
7.1.2研究现状及趋势
7.2个性推荐模型
7.2.1推荐系统的概念及作用
7.2.2基于大数据的推荐
7.2.3电影推荐系统
7.3电影个性推荐算法比较研究
7.3.1近邻推荐模型
7.3.2矩阵分解推荐
7.3.3基于内容的推荐
7.3.4比较
7.4影片评价与混合推荐
7.4.1影片评价概述
7.4.2评价模型原理
7.4.3评价模型结果
7.4.4混合推荐
参考文献
第8章电影海外传播能力评价研究
8.1国产电影国际传播能力现状
8.1.1国产电影国际传播能力的概念界定
8.1.2国产电影国际传播能力的研究现状
8.2电影国际传播能力评价模型
8.3电影国际传播能力实证分析
8.3.1国产电影国际传播能力指标体系构建
8.3.2基于灰色关联评价法的国产电影国际传播能力评价
8.3.3基于因子分析评价法的国产电影国际传播能力评价
8.4电影产业走出去的定量化思考
8.4.1国产电影在北美地区对外传播的特点
8.4.2优秀国际传播能力的国产电影特点分析
参考文献
附录A2016年201部电影信息数据
附录B电影营销能力评价指标

     第3章 电影产业数据基础分析与挖掘
3.1电影产业数据类型及特点
电影产业线上和线下不同终端，产业链不同环节每天都在产生不同类型的各种数据。数据类型按生命周期分，包括电影投融资数据、电影生产制作数据、电影宣发数据、电影放映数据及电影衍生品数据等； 按数据生成形式可分为图片、语音、文字及视频等类型； 按平台分可以分为互联网、电视端和手持终端的电影相关数据等； 按数据特点，分为结构数据、非结构数据及半结构数据等； 从应用角度，有来自视频网站、社交网络和搜索引擎的收看数据、媒体热议数据、搜索数据、社交网站提及数据、视频网站用户数据、在线购票数据及影院观众消费数据等。对电影产业相关数据进行梳理，可以为电影产业的数据汇聚和挖掘提供方向指导，本章对电影产业基础数据进行分类整理，在此基础上进行基础数据挖掘。
1. 按电影生产周期划分
电影产业链各环节相关数据信息如图3.1所示，具体如下所述。
图3.1电影产业链各环节相关数据信息
电影投融资相关数据： 投资方、日期、投资事件、投资总额、回款周期、投资收益、融资方、金额及轮次等数据。
电影制作相关数据： 电影制作数据包括电影设计和规划、出品、承制、顾问、制片人、剧本、剧本作者、导演、监制、编剧、片长、演员、场务、场记、场地管理、布景、灯光、造型、服装、化妆、道具、拍摄地点、摄影导演、艺术导演、分镜插画家、音效指导、音效设计、武术指导、特技人员、作曲、剪辑、配乐、配音、设计字幕、电影剪接、预告片、宣传及影片拷贝等数据。
电影宣传相关数据： 软文宣传、社交宣传、视频宣传和话题宣传等相关数据。其中软文宣传包括新闻、论坛和点评数据； 社交宣传包括微信、微博、贴吧、知乎和SNS等宣传数据； 视频宣传包括影片花絮、发布会、宣传会、明星视频和视频首页推荐等数据； 话题宣传包括演员海选、广告、明星探班、微博热搜和微博推荐等数据。
电影发行相关数据： 发行商、发行渠道、发行海报、广告宣传、国际发行及参加电影节活动等数据。
电影放映相关数据： 放映单位、排片、放映时间、场次、票房(日票房、周票房、累计票房等)及电影放映不同平台等相关数据。
电影衍生品相关数据： 玩具、音像制品、图书、电子游戏、纪念品、邮票、服饰、海报及主题公园等数据。
2. 按平台划分
不同平台电影相关数据如图3.2所示，具体如下所述。
图3.2不同平台电影相关数据
互联网端： 网站、影片名称、上映时间、上映地区、电影类型、片长、播放方式、发行公司、导演、编剧、演职员、剧情、预售票房、实时票房、今日票房、票房占比、累计票房、排片占比、上映天数、上座率、平均票价、场均人次、口碑、媒体关注度、网络关注度、获奖次数、评分、评分人数、影评(长影评、短影评)、想看人数、粉丝数、视频、图片、新闻、标签。
电视端： 直播频道和点播频道的收视率、电视端电影播放信息、收视用户收视行为数据，包括收视率、收视人数、收视时长等基础指标信息以及到达率、忠诚度等派生数据信息。
手机端： APP、影片名称、播放量、热度、评分、上映时间、地区、时长、导演、主演、播放量、简介、看点、电影类型、花絮、预告片及评价等相关数据。
通过融资数据信息的汇聚对齐也可以解决中国金融领域和电影市场的信息不对称问题。通过电影投资数据计量分析，可以宏观指导和监测电影市场的结构； 基于投资方信息和融资数据汇聚分类，为各投资方的综合实力、盈利模式等进行评估。
基于电影制作数据可以进行电影信息的标签标注，进而进行电影广域的画像和分类，使电影机构、电影人才和设备等实现很好匹配，组建契合的制作班底。
基于电影营销数据的在线搜索、关注和评论等数据信息，基于数据挖掘、统计建模和机器学习等手段进行电影营销能力分析预测，可以为电影营销策略的制定提供智能决策。 基于电影放映终端的数据，可以进行影院排片的很优方案设计，电影票房预测并挖掘受众的喜好，指导后续类型电影的制作等。
基于不同终端的数据分析，可以系统评估电影各营销渠道，不同终端的用户群及喜好，扩大宣传、销售渠道以及电影的影响力等。
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