网络视听节目与电视信息传播效果评价

针对日益增多的网络视听节目所带来的低劣内容质量、不良文化导向等问题，基于三角模糊熵赋权方法和Topsis方法的组合，建立网络视听节目评价框架，丰富了网络视听节目传播效果评价体系。同时基于拉斯韦尔信息传播理论，建立了包含电视生产内容、电视台主体、电视观众、电视融媒体平台等六维媒体融合环境下电视信息传播效果评价指标体系，实现对电视信息传播效果的评价，并从拟合度、误差水平等方面对模型进行仿真效果评价。

针对日益增多的网络视听节目所带来的低劣内容质量、不良文化导向等问题，基于三角模糊熵赋权方法和Topsis方法的组合，建立网络视听节目评价框架，丰富了网络视听节目传播效果评价体系。同时基于拉斯韦尔信息传播理论，建立了包含电视生产内容、电视台主体、电视观众、电视融媒体平台等六维媒体融合环境下电视信息传播效果评价指标体系，实现对电视信息传播效果的评价，并从拟合度、误差水平等方面对模型进行仿真效果评价。

 

第1章 网络视听节目传播效果评价背景
1.1 网络视听节目的快速发展
1.2 视听节目相关研究现状
1.2.1 网络视听行业相关研究
1.2.2 视听节目综合评价的相关研究
1.2.3 模糊熵-TOPSIS方法相关研究
1.3 网络视听节目传播效果评价研究目的与内容
1.3.1 网络视听节目传播效果评价研究目的
1.3.2 网络视听节目传播效果评价研究内容
1.4 研究方法及创新点
1.4.1 研究方法
1.4.2 创新点
第2章 基于CIPP的网络视听节目传播效果评价体系构建
2.1 网络视听节目传播效果相关概念界定
2.1.1 网络视听节目概念界定
2.1.2 传播效果概念界定
2.2 基于CIPP理论的网络视听节目传播效果的影响因素分析
2.2.1 CIPP相关理论
2.2.2 网络视听节目运作流程
2.2.3 网络视听节目运作流程要素对传播效果的影响分析
2.3 基于CIPP理论的网络视听节目传播效果评价指标选择和体系构建
2.3.1 网络视听节目传播效果评价指标体系的构建原则
2.3.2 网络视听节目传播效果评价指标选择
2.3.3 网络视听节目传播效果评价体系构建
第3章 基于组合赋权-TOPSIS的网络视听节目传播效果评价模型
3.1 评价模型的构建原理
3.1.1 基于三角模糊熵的指标赋权
3.1.2 基于TOPSIS的评价测算
3.2 基于三角模糊熵法的指标组合赋权
3.2.1 指标数据规范化方法
3.2.2 基于熵值法的客观赋权
3.2.3 基于三角模糊法的主观赋权
3.2.4 基于离差平方和优选原则的组合赋权
3.3 基于TOPSIS法的网络视听节目传播效果评价模型
第4章 网络视听节目传播效果评价模型应用
4.1 样本采集与数据处理
4.2 建立网络视听节目传播效果评价模型
4.2.1 指标权重的计算与结果
4.2.2 网络视听节目传播效果评价结果与排名
4.3 网络视听节目的传播效果评价结果分析
4.4 总结
第5章 电视信息传播效果评价研究背景
5.1 国内外相关研究现状
5.1.1 国内外媒体融合研究现状
5.1.2 国内外电视融媒体研究现状
5.2 电视信息传播效果评价研究内容
5.3 研究方案
5.3.1 研究方法
5.3.2 技术路线
第6章 媒体融合环境下电视信息传播内在机制
6.1 基本概念界定和内涵识别
6.1.1 媒体融合的定义
6.1.2 电视信息传播的定义
6.2 电视信息传播的组成要素
6.3 电视信息传播动力
6.3.1 电视信息传播需求引力
6.3.2 电视信息传播供给推力
6.3.3 电视信息传播环境支持力
6.4 电视信息传播机制模型
第7章 媒体融合环境下电视信息传播效果评价模型构建
7.1 电视信息传播效果定义及评价指标选取
7.1.1 评价指标选取的原则和依据
7.1.2 评价指标选取和说明
7.2 电视信息传播效果评价方法原理及可行性
7.2.1 PSO-BP神经网络方法介绍
7.2.2 PSO-BP神经网络方法可行性分析
7.3 PSO-BP神经网络的评价方法过程
7.3.1 数据获取和预处理
7.3.2 特征提取和数据的归一化处理
7.3.3 BP神经网络的初始化
7.3.4 PSO算法对BP神经网络的优化
7.3.5 PSO-BP神经网络的训练过程
第8章 基于PSO-BP神经网络的评价实证
8.1 数据获取与预处理
8.2 电视信息传播效果评价应用分析
8.2.1 网络参数设置与训练
8.2.2 仿真测试结果
8.2.3 不同算法对比分析
8.3 结果讨论与分析
参考文献