大數(shù)據(jù)助力出版融合發(fā)展0718V3-高國連講述

1、大數(shù)據(jù)助力 出版融合發(fā)展 北京北大方正電子有限公司 高國連 不可思議的AlphaGo VS 41 李開復：只有1.1%的可能性 AlphaGo 能戰(zhàn)勝李 世石嗎？ AlphaGo的大數(shù)據(jù) 走棋網(wǎng)絡(luò) 快速走子 估值網(wǎng)絡(luò) 蒙特卡羅 樹搜索 阿爾法狗的每一次落子，都是大數(shù) 據(jù)分析與人工智能驅(qū)動下的決定！ 大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的買包子 客戶 要鮮 肉包 子或 糖包 子。 店小二 建議不 買這兩 種，因 您三高 癥，推 薦買由 豆腐干、 咸菜、 精肉做 餡料的 咸包子?？蛻?那買 12只。 店小二 三口之 家要這 么多嗎？ 客戶 什么 時候 送到？ 店小二 根據(jù)你的 位置，位 保證從溫 度、口感， 20分鐘后，

2、 在你回家 經(jīng)過的廣 場東門口 交貨最好。 無論是否喜歡，大數(shù)據(jù)就在我們身邊 出版行業(yè)的大數(shù)據(jù)有多大？ 2014年出版圖書品種40多萬種，總印數(shù)80多億冊； 2015年，我國13億多人，人均閱讀紙書4.58本，電子書3.26本；將產(chǎn)生多少閱讀數(shù)據(jù)？ 由圖書延伸到電影、電視劇、游戲、動漫，又覆蓋多少用戶，產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)？ 。 圖書 信息 作者 信息 銷量 信息 評價 信息 出版行業(yè)的大數(shù)據(jù)有什么 閱讀 行為 信息 出版行業(yè)大數(shù)據(jù)是一座未開發(fā)的金礦 出版行業(yè)的我們 這本圖書讀者肯定喜歡！ 這個圖書印10000冊應(yīng)該沒問題！ 缺貨了，趕緊加??！ 賣不了進庫房 出版行業(yè)的我們 2013年圖書營 收約77

3、0多億 元 2013年圖書庫 存量約800多 億元 ？問題在哪里？ 社會變化太快 以往的經(jīng)驗不那么靈了 國外出版行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù) 斯普林格 施普林格Springer Link平臺，每年記錄超過2.25億次的資源下載詳細信息 對每個包月用戶的具體訪問、閱讀行為等進行大數(shù)據(jù)分析 大幅提升用戶滿意度 培生 智能學習平臺，記錄鼠標的點擊和光標停留位置、停留時間 運用大數(shù)據(jù)分析，精準掌握哪些知識點是教學難點和重點 愛思唯爾 ScienceDirect應(yīng)用高性能計算集群系統(tǒng)分析讀者偏好 向研究者推薦更需要的相關(guān)文章 ScienceDirect增加了65%的點擊率 一本書就像編輯的孩子，希望大家都喜歡 我們選

4、擇一本圖書 我們仨 作者：楊絳 出版社：生活。讀書。新知三聯(lián)書店 首發(fā)時間：2003-7 9.8 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集量 京東、當當、天貓、亞馬遜、豆瓣 總評論數(shù)：309,620 條 去重去噪后：104170條 讀者對“我們仨”如何看？ l 人人都說紅樓夢是一 部罕見的奇書,是人生的 鏡子,那么對于這部書,在 某種意義上也令我感到了 絲絲找出心中所想的意味。 l 第一眼，很別致，深入看 后，覺得“家”的溫度剛 好，有種愛透入心底的力 量。 l 書是很好的書，可是封 皮的紙張?zhí)种茷E造了， 很沒有手感，讓我這等 愛書的人情何以堪啊。 l 我們仨里面是濃濃的 親情，珍惜知足不易 的相聚時光，這是我 見過最

5、美最溫暖的三 口之家。 l 事業(yè)的發(fā)展，生活的豐富 多彩，愛情的幸福美滿， 身心的健康快樂等等，總 之，生活工作中我們時時 處處都在學習 。 好評率87% 讀者對“我們仨”如何看？ 讀者地域分布 排名省份數(shù)量 1北京4583 2廣東2051 3江蘇1617 4四川1382 5上海1182 6山東1157 7河北745 8遼寧735 9浙江725 10天津669 讀者關(guān)注趨勢 評論量突然 上升 購買動因分析 總評論數(shù) 309,620 “購買”的主要渠道銷量對比 57.07% 當當 33.12% 京東 6.33% 天貓 3.47% 亞馬 遜 “我們仨”確是一本好書 綜合銷量、評論、書評、 在讀、已

6、讀、收藏、推 薦等因子，構(gòu)建智能 推薦模型，計算推薦指數(shù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)還能為出版做什么？ 01 熱點挖 掘分析 大數(shù)據(jù)應(yīng)用-出版行業(yè) 01 02 03 04 作家 分析 大數(shù)據(jù)應(yīng)用-作家分析 01 02 03 04 05 選題關(guān) 聯(lián)挖掘 選題排行榜 熱門選題關(guān) 聯(lián)挖掘 冷門選題 關(guān)聯(lián)挖掘 同類選題推 薦和比較 背景資 料匹配 大數(shù)據(jù)應(yīng)用-選題分析 圖書營銷指導 讀者特征分析 56%44% 15歲以下 | 15-25歲 | 25-35歲 | 35-45歲 | 45歲以上 2% 65% 30% 2% 1% 文化：本科45%，碩士25% 職業(yè)：學生30%，IT25%，金融16% 購物平臺： 當當31%

7、，京東23%，實體16% 讀者還關(guān)注： 1、勵志成功類 2、自然科學類 3、歷史類 4、計算機類 地域特征分析 偏好地域： 北京 上海 廣東 男 52% 女 48% 61% | 15-25歲 32% | 25-35歲 7% | 其他 購書類型讀者熱議 流行小說39% 文化教育23% 經(jīng)管15% 科技8% 文學名著8% 工資 旅游 健身 電影 音樂 年輕 高大上 網(wǎng) 絡(luò) 工作 社會 畢業(yè) 公司 淘寶 讀書 工資 軟件 大數(shù)據(jù)應(yīng)用-精準營銷 熱銷圖書 同類別圖書 同選題圖書 同尺寸圖書對比 不同包裝的同一圖書對比 圖書設(shè)計指導 ？首印量 ？重印量 同類選題銷售情況選題熱度趨勢 圖書銷售預測 近期熱

8、點話題、網(wǎng)民熱議相關(guān)話題 圖書印量指導 大數(shù)據(jù)可應(yīng)用在出版的方方面面 根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，選擇最優(yōu)的選題； 選題方式的改變 根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，取舍內(nèi)容，設(shè)置章節(jié)； 內(nèi)容編纂的改變 根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，選擇是紙質(zhì)出版物還是數(shù)字出版物還是App； 出版物產(chǎn)品形態(tài)改變 根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，選擇最合適的發(fā)行渠道做精準營銷； 發(fā)行方式的改變 根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合發(fā)行數(shù)據(jù)，得到最完整的圖書畫像，作出科學合理的評價。 出版物評價方式的改變 方正有完整的出版大數(shù)據(jù)解決方案 元數(shù)據(jù) 電商 平臺 閱讀 平臺 評論 平臺 微信 微博 去 重 去 噪 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)管理 可用性評價 機器學習 情感分析 內(nèi)容畫像 讀者畫像 模型計算 分析 數(shù)據(jù)挖掘 情感趨勢 傳播路徑 運營 口碑品牌 熱點追蹤 受眾分布 業(yè)務(wù)應(yīng)用 選題優(yōu)化 內(nèi)容編纂 產(chǎn)品形態(tài) 出版發(fā)行 精準營銷 方正擁有大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與服務(wù)能力 數(shù)據(jù)采集能力 豐富的不同領(lǐng)域的 專業(yè)數(shù)據(jù)采集模板 數(shù)十萬個專業(yè)領(lǐng)域 詞匯積累 數(shù)百個數(shù)據(jù)采集節(jié) 點 大容量數(shù)據(jù)存儲 數(shù)據(jù)清洗能力 面向新聞、出版、 輿情不同領(lǐng)域的專 業(yè)數(shù)據(jù)清洗模型 通過語義