中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-20页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第9-11页 |
1.2 研究现状、研究方法和所需基础理论 | 第11-16页 |
1.2.1 研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 研究方法 | 第13-14页 |
1.2.3 研究所需基础理论 | 第14-16页 |
1.3 核心概念界定 | 第16-18页 |
1.3.1 大数据 | 第16-17页 |
1.3.2 数字出版 | 第17-18页 |
1.3.3 教育出版 | 第18页 |
1.3.4 数字教育出版 | 第18页 |
1.3.5 数字教育出版物 | 第18页 |
1.4 创新之处与不足之处 | 第18-20页 |
1.4.1 创新之处 | 第18-19页 |
1.4.2 不足之处 | 第19-20页 |
2 数字教育出版物的形态类别 | 第20-24页 |
2.1 教育类电子出版物 | 第20-21页 |
2.2 在线教育出版产品 | 第21-22页 |
2.3 电子书包(电子教科书、电子课本) | 第22页 |
2.4 教育资源数据库 | 第22-24页 |
3 数字教育出版物编辑选题与内容框架筛选的数据来源渠道 | 第24-42页 |
3.1 数字教育出版的编辑特色 | 第24-28页 |
3.1.1 数字教育出版应遵循的编辑原则 | 第24-25页 |
3.1.2 数字教育出版的编辑特色 | 第25-28页 |
3.2 编辑选题与内容框架筛选的数据提取对象 | 第28-30页 |
3.2.1 书目信息 | 第29页 |
3.2.2 内容框架信息 | 第29-30页 |
3.2.3 学术动态信息 | 第30页 |
3.2.4 竞争对手信息 | 第30页 |
3.2.5 作者信息 | 第30页 |
3.2.6 读者信息 | 第30页 |
3.3 编辑选题与内容框架筛选的传统数据来源渠道 | 第30-31页 |
3.3.1 传统实体图书交易、展览及销售场所的考察 | 第30-31页 |
3.3.2 从大众传播媒介中获取相关信息 | 第31页 |
3.3.3 通过面对面的人际交流获得灵感 | 第31页 |
3.4 大数据背景下的编辑选题与内容框架筛选数据来源渠道 | 第31-42页 |
3.4.1 利用大数据挖掘潜在目标群体的需求信息 | 第32-36页 |
3.4.2 利用大数据挖掘拓宽编辑选题与内容框架筛选的数据来源 | 第36-42页 |
4 数据挖掘技术在编辑选题与内容框架筛选中的应用 | 第42-53页 |
4.1 大数据在编辑选题与内容框架筛选应用中面临的问题 | 第42-43页 |
4.1.1 大数据的获取与分析难度较大 | 第42页 |
4.1.2 数据分析模式存在瓶颈 | 第42-43页 |
4.1.3 不同平台之间的衔接存在困难 | 第43页 |
4.1.4 数据安全与版权保护将面临较大风险 | 第43页 |
4.2 基于数据挖掘的编辑选题与内容框架筛选数据库的建立 | 第43-53页 |
4.2.1 建立编辑选题与内容框架筛选数据库的设想 | 第43-44页 |
4.2.2 数据挖掘的工作原理和步骤 | 第44-46页 |
4.2.3 编辑选题与内容框架筛选的数据处理方式 | 第46-48页 |
4.2.4 数据挖掘的功能设计 | 第48-50页 |
4.2.5 编辑选题与内容框架筛选数据库各子模块的设计 | 第50-53页 |
5 商业化编辑选题与内容框架筛选数据库的实施设想 | 第53-59页 |
5.1 商业化编辑选题与内容框架筛选数据库的可行性研究 | 第53-55页 |
5.1.1 市场层面分析 | 第53-54页 |
5.1.2 行业发展分析 | 第54-55页 |
5.2 商业化编辑选题与内容框架筛选数据库的实施计划 | 第55-57页 |
5.2.1 基于传统图书馆资源的实施计划 | 第55-56页 |
5.2.2 基于大数据拥有者的实施计划 | 第56-57页 |
5.3 国内已经实现商业化运用的数据库介绍 | 第57-59页 |
5.3.1 百度大数据引擎 | 第57-58页 |
5.3.2 清博指数—新媒体大数据平台 | 第58-59页 |
6 结语 | 第59-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
附录 | 第64页 |
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第64页 |