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縱觀整個(gè)媒體行業(yè)的發(fā)展歷史，我們經(jīng)歷了一個(gè)從渠道為王到內(nèi)容為王再到接觸為王的時(shí)代。在渠道為王的時(shí)代，渠道掌握著流量和內(nèi)容，用戶只能通過(guò)單一的直播場(chǎng)景去選擇內(nèi)容，用戶對(duì)于渠道有較強(qiáng)的依賴性；之后，技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了渠道的泛化，用戶對(duì)渠道的依賴轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)內(nèi)容的追求，內(nèi)容的重要性逐漸超過(guò)了渠道；今天，在智能融媒時(shí)代，人工智能技術(shù)將泛化的渠道重新整合，渠道變得透明，用戶通過(guò)人工智能助手來(lái)選擇和接觸各種渠道，接觸為王成為繼渠道為王和內(nèi)容為王之后的第三次浪潮。

在這一浪潮中，智能大屏顯現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。智能大屏不僅僅是一塊屏幕，也不僅僅是一個(gè)渠道，而是一個(gè)可以與用戶產(chǎn)生多種智能交互的接觸點(diǎn)。一方面，智能大屏通過(guò)與用戶接觸，捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)，助力媒體與用戶之間形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，幫助媒體對(duì)內(nèi)容進(jìn)行快速迭代和優(yōu)化，更好地適應(yīng)用戶的新特征和新習(xí)慣，保持與用戶之間緊密的連接；另一方面，智能大屏演化成一個(gè)基于算法驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)，利用收集到的用戶行為數(shù)據(jù)，基于算法進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)、人機(jī)交互以及廣告投放。在智能融媒時(shí)代，媒體行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)和算法應(yīng)用將是大勢(shì)所趨。

面對(duì)新浪潮和新趨勢(shì)，媒體融合與傳播國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國(guó)傳媒大學(xué)）、中國(guó)傳媒大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院、中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院聯(lián)合勾正數(shù)據(jù)，對(duì)智能大屏營(yíng)銷進(jìn)行了全面深入的研究，并將研究成果匯集成此書(shū)。

全書(shū)分為大屏生態(tài)、內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)、用戶行為和個(gè)性推薦四個(gè)篇章。大屏生態(tài)篇認(rèn)為，全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓄勢(shì)待發(fā)，引發(fā)媒體行業(yè)發(fā)生鏈?zhǔn)酵黄疲粩啻呱录夹g(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，并強(qiáng)力驅(qū)動(dòng)媒體形態(tài)、服務(wù)模式以及傳播模式發(fā)生巨大變革。智能大屏具備接觸為王、數(shù)據(jù)閉環(huán)、算法驅(qū)動(dòng)三個(gè)核心特征，勢(shì)必成為未來(lái)的超級(jí)流量入口，裂變新物種、孵化新生態(tài)、探索新?tīng)I(yíng)銷適逢其時(shí)。

內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)篇描繪了智能大屏內(nèi)容戰(zhàn)場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)全景圖，尤其是提出了一套全新的大屏內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)智能分析算法集，包括基于向量表征的競(jìng)爭(zhēng)內(nèi)容識(shí)別算法和考慮網(wǎng)絡(luò)流轉(zhuǎn)的內(nèi)容排名算法。這套算法集兼具三個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)：第一，驅(qū)動(dòng)大屏，以精準(zhǔn)算法識(shí)別大屏內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，刻畫(huà)大屏內(nèi)容的熱度排行；第二，使能大屏，以競(jìng)爭(zhēng)視角打通直播和點(diǎn)播的邊界、各個(gè)頻道間的邊界、視頻節(jié)目和廣告的邊界；第三，賦能大屏，以智慧方法透視內(nèi)容戰(zhàn)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)內(nèi)核，為大屏生態(tài)多方創(chuàng)造價(jià)值。

用戶行為篇研究了智能大屏用戶收視多樣性及其對(duì)收視率的影響，發(fā)現(xiàn)智能大屏用戶收視行為存在八種日模式和六種周模式，可以用四種時(shí)間習(xí)慣來(lái)描述家庭之間的差異，同時(shí)智能大屏用戶收視行為存在節(jié)日效應(yīng)；并且，并不是每種收視行為都值得鼓勵(lì)，雖然用戶在時(shí)間模式上的收視多樣性會(huì)增加收視率，但過(guò)多的視頻類別反而會(huì)阻礙收視率的提升。對(duì)用戶收視行為現(xiàn)象和規(guī)律的準(zhǔn)確把握，無(wú)論對(duì)于智能大屏平臺(tái)方、廣告主還是內(nèi)容提供商來(lái)說(shuō)，都意味著新的機(jī)會(huì)。

個(gè)性推薦篇針對(duì)智能大屏的海量視頻資源展開(kāi)研究，力圖解決用戶所面臨的信息超載問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，第一，基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾方法推薦準(zhǔn)確率和召回率較高，基于用戶的協(xié)同過(guò)濾方法能夠覆蓋更多的長(zhǎng)尾視頻；第二，隱式評(píng)分能夠替代顯式評(píng)分產(chǎn)生更好的推薦效果；第三，引入長(zhǎng)度標(biāo)量的隱式評(píng)分改進(jìn)方式能夠提升推薦效果；第四，基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾方法在推薦數(shù)量為20時(shí)能夠產(chǎn)生最優(yōu)推薦結(jié)果。本篇設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)了智能大屏節(jié)目個(gè)性化推薦系統(tǒng)，提出了一種可行的解決方案。在成書(shū)之際，首先要感謝勾正數(shù)據(jù)董事長(zhǎng)兼CEO喻亮星先生對(duì)研究工作給予的支持，感謝龔琴及其產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的幫助，以及歡網(wǎng)科技韓風(fēng)對(duì)本書(shū)大屏生態(tài)篇的研究貢獻(xiàn)。

其次，要感謝研究團(tuán)隊(duì)成員楊婷、王靜雅、王晶三位研究生的努力工作，她們分別負(fù)責(zé)了本書(shū)的內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)、用戶行為和個(gè)性推薦三個(gè)篇章的研究工作。同時(shí)，對(duì)中國(guó)廣播影視出版社在本書(shū)編輯和出版過(guò)程中所做的各項(xiàng)工作也深表謝意。最后，本書(shū)為國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于在線問(wèn)答社區(qū)的智能信息服務(wù)方法及其用戶決策影響研究”（71772177）、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“我國(guó)新聞傳播業(yè)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨向研究”（19ZDA327）、中國(guó)傳媒大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（CUC2019B082）以及“數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代媒體價(jià)值的戰(zhàn)略認(rèn)知框架”（HW19181）階段性研究成果，在此對(duì)資助一并表示感謝。

嚴(yán)　威

中國(guó)傳媒大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

2020年4月

嚴(yán)威，中國(guó)傳媒大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，專業(yè)學(xué)位教育中心主任，教育部創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域?yàn)闋I(yíng)銷科技、大數(shù)據(jù)與商務(wù)分析。出版《求義存利：企業(yè)志愿服務(wù)運(yùn)作模式與*優(yōu)實(shí)踐》、《媒體轉(zhuǎn)型》、《數(shù)字媒體資產(chǎn)管理》等多部著作。近年來(lái)代表性咨詢案例有：2016年中國(guó)教育電視臺(tái)《薪酬體系設(shè)計(jì)與績(jī)效考核》、2017年京東《電商與社會(huì)均衡發(fā)展報(bào)告》、2018年北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)《志愿服務(wù)模式、機(jī)制與效果研究》、2019年勾正數(shù)據(jù)《中國(guó)智慧屏內(nèi)容白皮書(shū)》、2020年騰訊《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代媒體價(jià)值的戰(zhàn)略認(rèn)知框架》等。

張瑾，中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院管理科學(xué)與工程系副主任，商業(yè)分析云智實(shí)驗(yàn)室副主任，中國(guó)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事，信息系統(tǒng)學(xué)會(huì)中國(guó)分會(huì)理事。主要教學(xué)與研究領(lǐng)域包括大數(shù)據(jù)管理與分析、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、商務(wù)智能、電子商務(wù)、人工智能等。

姜嵐，北京勾正數(shù)據(jù)科技有限公司高級(jí)副總裁。致力于智能大屏大數(shù)據(jù)分析與營(yíng)銷解決方案，在近十年中對(duì)電視與LBS場(chǎng)景大數(shù)據(jù)以及運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)底層的應(yīng)用場(chǎng)景積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，形成了一套完整的大數(shù)據(jù)解決方案思路。

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