| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 传媒即特殊产业 | 第11页 |
| 1.2 中外传媒产业对比分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 美国新媒体产业发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 欧洲新媒体产业发展状况 | 第12页 |
| 1.2.3 中国新媒体产业发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 国内新媒体产业研究 | 第13-16页 |
| 1.3.1 技术决定论的辨析 | 第13-15页 |
| 1.3.2 以受众导向需求驱动传媒产业发展 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究目标和研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的内容结构 | 第17-18页 |
| 第二章 关于网易直播及生产架构实证分析 | 第18-30页 |
| 2.1 技术原理 | 第18页 |
| 2.2 核心功能 | 第18页 |
| 2.2.1 .直播流的自适应技术 | 第18页 |
| 2.2.2 .高实时、低延时 | 第18页 |
| 2.2.3 .强大的流媒体处理能力 | 第18页 |
| 2.2.4 .直播内容保护措施 | 第18页 |
| 2.2.5 .支持多平台直播 | 第18页 |
| 2.3 产品架构 | 第18-19页 |
| 2.4 直播流程 | 第19-28页 |
| 2.5 手机直播不足及可行性建议 | 第28-29页 |
| 2.5.1 手机直播中的不足点 | 第28页 |
| 2.5.2 手机直播不足点的解决方法 | 第28-29页 |
| 2.6 社会管控与行业自律 | 第29-30页 |
| 第三章 关于新闻标题实证研究 | 第30-52页 |
| 3.1 新媒体与传统媒体标题研究 | 第30-37页 |
| 3.2 新媒体标题数据分析 | 第37-39页 |
| 3.3 基于用户阅读意愿与改进的TF-IDF新闻事件演化关系模型 | 第39-42页 |
| 3.4 模型整体框架概述 | 第42-47页 |
| 3.4.1 新闻事件存储的数据库表设计 | 第44-46页 |
| 3.4.2 爬虫框架 | 第46-47页 |
| 3.5 基于用户阅读意愿的事件颗粒度确定方法 | 第47-52页 |
| 3.5.1 TF-IDF和改进TF-IDF | 第47-48页 |
| 3.5.2 事件的颗粒度大小及用户阅读意愿模型 | 第48-52页 |
| 第四章 数据新闻可视化研究 | 第52-60页 |
| 4.1 数据新闻的可视化 | 第52-54页 |
| 4.2 利用社交媒体获取丰富资料来源 | 第54-56页 |
| 4.3 建立数据新闻组引进专业人才 | 第56页 |
| 4.4 目前可视化数据新闻在我国存在的问题 | 第56-58页 |
| 4.4.1 新闻选题偏离用户需求 | 第56-57页 |
| 4.4.2 采集数据渠道单一 | 第57-58页 |
| 4.4.3 数据人才质差量少 | 第58页 |
| 4.5 可视化数据新闻未来的发展之路 | 第58-60页 |
| 4.5.1 新闻内容选择贴近群众 | 第58页 |
| 4.5.2 数据来源更加丰富 | 第58页 |
| 4.5.3 建设数据新闻团队 | 第58-60页 |
| 第五章 网络环境下传播学理论剖析 | 第60-63页 |
| 5.1 网络与议程设置 | 第60-61页 |
| 5.2 网络与沉默的螺旋 | 第61-63页 |
| 总结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |