典型文献
基于统计分析与机器学习的版权内容价值评估方法研究
文献摘要：
内容产业必须实现其自身的商业价值,才能从根本上提升高质量内容的生产效率,促进内容产业高质量创新性发展.本文针对我国影视剧、网播剧等类型的长视频版权内容投资收益具有很大程度不确定性的现状,提出一种基于统计分析与机器学习的版权内容价值评估方法,采用多个维度的内容描述模型,建立可解释的价值评估模型,实现版权内容的价值评估并解释其价值差异成因,提升内容投资制作的决策力和预测力.
文献关键词：
版权内容;影视剧;价值评估;多维度
中图分类号：
作者姓名：
郭晓霞;郭沛宇;姜文恒
作者机构：
国家广播电视总局广播电视科学研究院,北京100866;北京大学,北京100091
文献出处：
引用格式：
[1]郭晓霞;郭沛宇;姜文恒-.基于统计分析与机器学习的版权内容价值评估方法研究)[J].广播与电视技术,2022(06):47-49
A类：
B类：
版权内容,内容价值,价值评估方法,内容产业,商业价值,高质量创新性发展,影视剧,网播,长视频,视频版权,投资收益,确定性的,描述模型,可解释,差异成因,预测力
AB值：
0.353867
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