| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1. 选题背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第19页 |
| 1.4 研究创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 芒果TV大数据来源及影响 | 第20-26页 |
| 2.1 芒果TV大数据来源与特征 | 第20-23页 |
| 2.1.1 芒果TV大数据来源 | 第20-22页 |
| 2.1.2 芒果TV大数据特征 | 第22-23页 |
| 2.2 大数据对芒果TV带来的变化 | 第23-26页 |
| 2.2.1 内容生产从单向输出向双向互动转变 | 第23-24页 |
| 2.2.2 内容推送从大众传播到个性推荐转变 | 第24-26页 |
| 第3章 大数据在芒果TV内容生产上的应用 | 第26-37页 |
| 3.1 大数据影响节目策划决策 | 第26-31页 |
| 3.1.1 提升策划创新能力 | 第26-27页 |
| 3.1.2 了解受众观看需求 | 第27-31页 |
| 3.1.3 改变节目制作观念 | 第31页 |
| 3.2 大数据助推节目嘉宾精准 | 第31-33页 |
| 3.2.1 嘉宾搜集与筛选 | 第31-32页 |
| 3.2.2 嘉宾评估与确认 | 第32-33页 |
| 3.2.3 嘉宾调整与更换 | 第33页 |
| 3.3 大数据引领节目创意呈现 | 第33-37页 |
| 3.3.1 用户决定议题 | 第33-34页 |
| 3.3.2 用户指导剪辑 | 第34-35页 |
| 3.3.3 丰富节目画面 | 第35-37页 |
| 第4章 大数据在芒果TV内容推送上的应用 | 第37-43页 |
| 4.1 大数据分析实现芒果TV内容推送精准化 | 第37-38页 |
| 4.1.1 精准选择推送内容 | 第37页 |
| 4.1.2 标题引导用户观看 | 第37页 |
| 4.1.3 适时调整推送策略 | 第37-38页 |
| 4.2 大数据技术实现芒果TV内容推送智能化 | 第38-40页 |
| 4.2.1 用户的描述文件 | 第38页 |
| 4.2.2 内容的描述表达 | 第38-39页 |
| 4.2.3 个性化推荐技术 | 第39-40页 |
| 4.2.4 内容价值再挖掘 | 第40页 |
| 4.3 大数据管理实现芒果TV内容推送精细化 | 第40-43页 |
| 4.3.1 预测用户观看行为 | 第40-41页 |
| 4.3.2 掌握用户收视偏好 | 第41页 |
| 4.3.3 用户决定内容推送 | 第41页 |
| 4.3.4 用户画像逐渐清晰 | 第41-43页 |
| 第5章 芒果TV大数据应用中的问题与对策 | 第43-51页 |
| 5.1 芒果TV大数据应用存在的问题 | 第43-46页 |
| 5.1.1 基础数据有待完善 | 第43页 |
| 5.1.2 分析能力急需提升 | 第43-45页 |
| 5.1.3 应用效果低于预期 | 第45页 |
| 5.1.4 用户隐私受到威胁 | 第45-46页 |
| 5.2 芒果TV大数据应用的优化对策 | 第46-51页 |
| 5.2.1 加强基础数据质检 | 第47-48页 |
| 5.2.2 引入专业数据人才 | 第48页 |
| 5.2.3 深化数据应用理念 | 第48-49页 |
| 5.2.4 建立隐私管理机制 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录一 大数据在芒果TV内容生产与推送中应用研究访谈方案 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |