| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 国内外电视节目测评系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外节目测评体系及发展 | 第12页 |
| 1.2.2 基于计算机软件技术实现的节目测评方法 | 第12-13页 |
| 1.3 “大数据”时代对电视媒体的改革需求 | 第13-16页 |
| 1.3.1 大（数据）思维变革 | 第13-14页 |
| 1.3.2 从“内容为王”到“数据为王” | 第14页 |
| 1.3.3 告别“数据孤岛” | 第14-15页 |
| 1.3.4 培养“数据科学家”队伍 | 第15页 |
| 1.3.5 泛互联网化 | 第15-16页 |
| 1.4 测评系统开发背景 | 第16页 |
| 1.4.1 新节目的测评手段缺乏 | 第16页 |
| 1.4.2 单纯收视率评估的缺陷 | 第16页 |
| 1.4.3 基于数据挖掘/人工智能的节目测评新手段的前景光明 | 第16页 |
| 1.5 课题研究的意义 | 第16-17页 |
| 1.5.1 为新节目测评提供解决途径 | 第16-17页 |
| 1.5.2 智能化节目测评系统的建立 | 第17页 |
| 1.6 课题主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.6.1 新节目测评标准 | 第17页 |
| 1.6.2 数据挖掘及人工智能算法在节目测评系统中的应用 | 第17-18页 |
| 1.6.3 基于 B/S 结构的新节目测评系统的关键技术 | 第18-19页 |
| 1.7 论文结构和工作安排 | 第19-20页 |
| 第2章 节目测评方法及系统研究 | 第20-31页 |
| 2.1 节目测评的概念 | 第20-21页 |
| 2.1.1 相关概念 | 第20页 |
| 2.1.2 节目测评与收视率的区别与联系 | 第20-21页 |
| 2.2 收视率调查 | 第21-26页 |
| 2.2.1 概念及作用 | 第21-23页 |
| 2.2.2 课题研究意义 | 第23-25页 |
| 2.2.3 发展前景展望 | 第25-26页 |
| 2.3 新节目测评体系 | 第26-31页 |
| 2.3.1 新节目的测评原则及准则量化 | 第26-27页 |
| 2.3.2 测评体系及实现 | 第27-31页 |
| 第3章 数据挖掘及人工智能算法在新节目测评系统中的应用 | 第31-48页 |
| 3.1 数据挖掘和人工智能理论概述 | 第31-37页 |
| 3.1.1 数据挖掘 | 第31-35页 |
| 3.1.2 人工智能概述 | 第35-37页 |
| 3.2 数据挖掘相关算法应用 | 第37-41页 |
| 3.2.1 数据挖掘技术实现 | 第37-40页 |
| 3.2.2 主因子分析算法实现 | 第40页 |
| 3.2.3 回归分析 | 第40-41页 |
| 3.3 人工智能算法及应用 | 第41-48页 |
| 3.3.1 人工智能算法 | 第41-43页 |
| 3.3.2 人工智能算法在节目测评中的应用 | 第43-48页 |
| 第4章 基于 B/S 结构的新节目测评系统设计实现 | 第48-63页 |
| 4.1 系统结构及功能实现 | 第48-50页 |
| 4.1.1 系统设计原则 | 第48页 |
| 4.1.2 系统总体架构 | 第48-49页 |
| 4.1.3 功能结构模块及实现 | 第49-50页 |
| 4.2 数据库技术 | 第50-54页 |
| 4.2.1 SQL Server 数据库技术 | 第50-51页 |
| 4.2.2 数据库设计 | 第51-54页 |
| 4.3 系统设计实现 | 第54-63页 |
| 4.3.1 B/S 与 C/S 的比较 | 第54-57页 |
| 4.3.2 测评系统的子模块实现 | 第57-60页 |
| 4.3.3 测评系统测试 | 第60-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
