傳媒 科研課題申報(bào)書

傳媒科研課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于人工智能的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)研究

申請(qǐng)人姓名：張三

聯(lián)系方式：138xxxx5678

所屬單位：北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院

申報(bào)日期：2023年4月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二、項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在研究并構(gòu)建一個(gè)基于人工智能技術(shù)的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，以提高傳媒內(nèi)容的質(zhì)量，降低錯(cuò)誤信息和有害內(nèi)容的傳播風(fēng)險(xiǎn)。為實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，我們將采用深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)傳媒內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)審核與分析，確保信息的真實(shí)性和準(zhǔn)確性。

項(xiàng)目核心內(nèi)容包括：1）傳媒內(nèi)容審核算法研究：通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)傳媒內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)審核，識(shí)別并過(guò)濾虛假信息、違規(guī)言論等；2）基于用戶行為的推薦算法研究：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析用戶行為，為用戶提供個(gè)性化、高質(zhì)量的信息推薦服務(wù)；3）系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：結(jié)合前端開(kāi)發(fā)技術(shù)，構(gòu)建一套易用、高效、安全的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。

項(xiàng)目預(yù)期成果：1）形成一套完善的傳媒內(nèi)容審核算法，提高虛假信息和有害內(nèi)容的識(shí)別準(zhǔn)確率；2）構(gòu)建一套基于用戶行為的推薦算法，提高用戶滿意度和信息傳播效果；3）成功研發(fā)并部署一套傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，為傳媒行業(yè)提供智能化、自動(dòng)化的信息處理解決方案。

本項(xiàng)目具有較高的實(shí)用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景，有望推動(dòng)我國(guó)傳媒行業(yè)的健康發(fā)展，提高信息傳播的效率和質(zhì)量。

三、項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀與問(wèn)題

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳媒行業(yè)正面臨著前所未有的變革。人們獲取信息的渠道越來(lái)越多樣化，信息傳播速度越來(lái)越快，傳媒內(nèi)容的種類和數(shù)量也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)。在這種背景下，傳媒內(nèi)容質(zhì)量的把控顯得尤為重要。然而，當(dāng)前傳媒內(nèi)容審核仍主要依賴于人工方式，存在工作效率低、誤判率高、人力成本高等問(wèn)題。此外，傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)往往無(wú)法準(zhǔn)確捕捉到用戶的真實(shí)需求，導(dǎo)致用戶滿意度較低。

2.研究的必要性

為了解決上述問(wèn)題，本項(xiàng)目將引入人工智能技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。通過(guò)自動(dòng)化的審核機(jī)制，提高虛假信息和有害內(nèi)容的識(shí)別準(zhǔn)確率，降低誤判率；同時(shí)，利用先進(jìn)的推薦算法，為用戶提供個(gè)性化、高質(zhì)量的信息服務(wù)。這將有助于提高傳媒行業(yè)的信息傳播效率，提升用戶體驗(yàn)，降低人力成本。

3.項(xiàng)目研究的社會(huì)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果將具有較高的社會(huì)價(jià)值。首先，通過(guò)提高傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性，有助于凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，降低虛假信息和有害內(nèi)容對(duì)社會(huì)的負(fù)面影響。其次，基于用戶行為的推薦算法可以提高用戶滿意度，增強(qiáng)傳媒行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。最后，本項(xiàng)目的研究成果還可以為政府監(jiān)管提供技術(shù)支持，有助于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息管理，保障國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定。

4.項(xiàng)目研究的經(jīng)濟(jì)價(jià)值

從經(jīng)濟(jì)角度來(lái)看，本項(xiàng)目的研究成果將有助于提高傳媒行業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，降低人力成本。通過(guò)引入自動(dòng)化審核和個(gè)性化推薦技術(shù)，傳媒企業(yè)可以節(jié)省大量人力物力，提高信息處理速度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，高質(zhì)量的傳媒內(nèi)容和高用戶滿意度也將有助于提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，增加市場(chǎng)份額。

5.項(xiàng)目研究的學(xué)術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果將在學(xué)術(shù)界產(chǎn)生一定的學(xué)術(shù)價(jià)值。首先，本項(xiàng)目將推動(dòng)人工智能技術(shù)在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用，為相關(guān)研究方向提供新的理論依據(jù)和實(shí)踐案例。其次，本項(xiàng)目的研究成果還可以為其他領(lǐng)域的信息審核與推薦提供借鑒和參考。最后，通過(guò)對(duì)本項(xiàng)目的研究，可以培養(yǎng)一批具有跨學(xué)科背景的專業(yè)人才，提升我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力。

四、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

在國(guó)內(nèi)，傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)的研究已取得了一定的進(jìn)展。部分高校和科研機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注人工智能在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用，并取得了一些研究成果。例如，北京大學(xué)、清華大學(xué)等高校的研究團(tuán)隊(duì)在文本分類、情感分析、謠言檢測(cè)等方面取得了顯著成果。然而，目前國(guó)內(nèi)研究仍存在一些不足：一是傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性有待提高，二是個(gè)性化推薦算法的精準(zhǔn)度仍有較大的提升空間。

2.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外關(guān)于傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)的研究相對(duì)較為成熟。美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等國(guó)家的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在此領(lǐng)域取得了較多的研究成果。例如，Google、Facebook等公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基于用戶行為的推薦系統(tǒng)，并在內(nèi)容審核方面取得了一定的成果。國(guó)外研究的主要特點(diǎn)是：一是技術(shù)手段較為先進(jìn)，二是研究成果的應(yīng)用范圍較廣。然而，國(guó)外研究在隱私保護(hù)、文化差異等方面仍存在一定的挑戰(zhàn)。

3.尚未解決的問(wèn)題與研究空白

盡管國(guó)內(nèi)外在傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)領(lǐng)域取得了一定的研究成果，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。首先，如何提高傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性，降低誤判率，仍是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。其次，如何克服個(gè)性化推薦算法中的“冷啟動(dòng)”問(wèn)題，提高推薦效果，也是一個(gè)研究空白。此外，如何在保證推薦效果的同時(shí)，兼顧用戶隱私保護(hù)，也是當(dāng)前研究尚未解決的問(wèn)題之一。

本項(xiàng)目將針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)研究，試圖構(gòu)建一個(gè)具有較高準(zhǔn)確性、個(gè)性化程度高、且能有效保護(hù)用戶隱私的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外研究成果的分析和總結(jié)，為本項(xiàng)目的研究提供有益的借鑒和啟示。

五、研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目的研究目標(biāo)旨在構(gòu)建一個(gè)基于人工智能技術(shù)的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：

(1)提高傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性，降低誤判率；

(2)提高個(gè)性化推薦算法的精準(zhǔn)度，提升用戶滿意度；

(3)確保推薦效果的同時(shí)，兼顧用戶隱私保護(hù)；

(4)提高傳媒行業(yè)的信息傳播效率，降低人力成本。

2.研究?jī)?nèi)容

本項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容主要包括以下四個(gè)方面：

(1)傳媒內(nèi)容審核算法研究：針對(duì)現(xiàn)有審核算法準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題，研究并改進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核算法，提高虛假信息和有害內(nèi)容的識(shí)別準(zhǔn)確率。

(2)基于用戶行為的推薦算法研究：針對(duì)個(gè)性化推薦算法中的“冷啟動(dòng)”問(wèn)題和效果不佳的問(wèn)題，研究并改進(jìn)基于用戶行為的推薦算法，提高推薦精準(zhǔn)度。

(3)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：結(jié)合前端開(kāi)發(fā)技術(shù)，構(gòu)建一套易用、高效、安全的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)的落地應(yīng)用。

(4)用戶隱私保護(hù)研究：針對(duì)推薦系統(tǒng)在保護(hù)用戶隱私方面的挑戰(zhàn)，研究并實(shí)現(xiàn)一種既能保證推薦效果，又能有效保護(hù)用戶隱私的解決方案。

具體研究問(wèn)題與假設(shè)：

(1)研究問(wèn)題一：如何改進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核算法，提高虛假信息和有害內(nèi)容的識(shí)別準(zhǔn)確率？

假設(shè)：通過(guò)引入更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型和特征工程方法，可以提高內(nèi)容審核算法的準(zhǔn)確性。

(2)研究問(wèn)題二：如何改進(jìn)基于用戶行為的推薦算法，解決“冷啟動(dòng)”問(wèn)題和提高推薦精準(zhǔn)度？

假設(shè)：通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建更為復(fù)雜的用戶畫像，并結(jié)合內(nèi)容信息，可以提高推薦算法的精準(zhǔn)度。

(3)研究問(wèn)題三：如何設(shè)計(jì)一種易用、高效、安全的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)？

假設(shè)：通過(guò)前端開(kāi)發(fā)技術(shù)，結(jié)合人工智能算法，可以實(shí)現(xiàn)一套高效、安全的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。

(4)研究問(wèn)題四：如何在保證推薦效果的同時(shí)，兼顧用戶隱私保護(hù)？

假設(shè)：通過(guò)加密技術(shù)和差分隱私等方法，可以在保證推薦效果的同時(shí)，有效保護(hù)用戶隱私。

六、研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

本項(xiàng)目將采用以下研究方法：

(1)文獻(xiàn)綜述：通過(guò)收集和分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)，梳理傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為后續(xù)研究提供理論依據(jù)。

(2)實(shí)驗(yàn)研究：構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，采用實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出算法的有效性和準(zhǔn)確性。

(3)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：基于人工智能技術(shù)和前端開(kāi)發(fā)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。

(4)用戶調(diào)研與評(píng)估：通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、用戶訪談等方式，收集用戶反饋，評(píng)估系統(tǒng)性能和用戶滿意度。

2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn)：

(1)內(nèi)容審核算法實(shí)驗(yàn)：對(duì)比現(xiàn)有審核算法和改進(jìn)后的算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能，評(píng)估改進(jìn)效果。

(2)推薦算法實(shí)驗(yàn)：對(duì)比現(xiàn)有推薦算法和改進(jìn)后的算法在推薦精準(zhǔn)度、用戶滿意度等方面的性能。

(3)系統(tǒng)性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)：測(cè)試所設(shè)計(jì)的傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中的性能，包括處理速度、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性等指標(biāo)。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用以下數(shù)據(jù)收集與分析方法：

(1)數(shù)據(jù)收集：從新聞網(wǎng)站、社交媒體等渠道收集傳媒內(nèi)容數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。

(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、缺失值處理等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

(3)數(shù)據(jù)分析：利用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，提取特征，構(gòu)建模型。

4.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究流程將分為以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

(1)文獻(xiàn)綜述：收集并分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)，梳理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

(2)算法研究：研究并改進(jìn)傳媒內(nèi)容審核與推薦算法，解決現(xiàn)有問(wèn)題。

(3)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，包括前端界面和后端算法。

(4)實(shí)驗(yàn)與評(píng)估：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，評(píng)估系統(tǒng)性能和用戶滿意度。

(5)成果整理與撰寫：整理研究結(jié)果，撰寫研究報(bào)告和論文。

七、創(chuàng)新點(diǎn)

1.理論創(chuàng)新

本項(xiàng)目在理論上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

(1)提出一種改進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核算法，通過(guò)引入更先進(jìn)的模型和特征工程方法，提高虛假信息和有害內(nèi)容的識(shí)別準(zhǔn)確率。

(2)提出一種基于用戶行為的推薦算法，通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建更為復(fù)雜的用戶畫像，并結(jié)合內(nèi)容信息，提高推薦精準(zhǔn)度。

2.方法創(chuàng)新

本項(xiàng)目在方法上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

(1)采用實(shí)驗(yàn)研究方法，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出算法的有效性和準(zhǔn)確性。

(2)結(jié)合前端開(kāi)發(fā)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)的落地應(yīng)用。

3.應(yīng)用創(chuàng)新

本項(xiàng)目在應(yīng)用上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

(1)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于傳媒領(lǐng)域，提高傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性和個(gè)性化推薦算法的精準(zhǔn)度。

(2)研究成果將應(yīng)用于傳媒行業(yè)，提高信息傳播效率，降低人力成本，具有廣泛的應(yīng)用前景。

本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用上的創(chuàng)新將為傳媒行業(yè)提供智能化、自動(dòng)化的信息處理解決方案，推動(dòng)傳媒行業(yè)的健康發(fā)展。

八、預(yù)期成果

1.理論貢獻(xiàn)

本項(xiàng)目預(yù)期在理論方面做出以下貢獻(xiàn)：

(1)提出一種改進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核算法，為傳媒內(nèi)容審核提供新的理論和方法。

(2)提出一種基于用戶行為的推薦算法，為個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究提供新的思路和借鑒。

(3)研究成果將有助于完善人工智能在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用理論體系，推動(dòng)相關(guān)研究方向的發(fā)展。

2.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

本項(xiàng)目預(yù)期在實(shí)踐應(yīng)用方面具有以下價(jià)值：

(1)構(gòu)建一套傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)，可應(yīng)用于傳媒行業(yè)，提高信息傳播效率，降低人力成本。

(2)提高傳媒內(nèi)容審核的準(zhǔn)確性，降低誤判率，有助于凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，保障國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定。

(3)提高個(gè)性化推薦算法的精準(zhǔn)度，提升用戶滿意度，有助于增強(qiáng)傳媒行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

3.社會(huì)影響

本項(xiàng)目預(yù)期在社會(huì)方面產(chǎn)生以下影響：

(1)提高信息傳播的準(zhǔn)確性性和有效性，有助于促進(jìn)社會(huì)信息的健康發(fā)展。

(2)通過(guò)保護(hù)用戶隱私，有助于提升社會(huì)對(duì)人工智能技術(shù)的信任度和接受度。

(3)研究成果將有助于培養(yǎng)一批具有跨學(xué)科背景的專業(yè)人才，提升我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力。

本項(xiàng)目預(yù)期的成果將在理論、實(shí)踐和社會(huì)等方面產(chǎn)生積極影響，推動(dòng)傳媒行業(yè)的健康發(fā)展，提高信息傳播的效率和質(zhì)量。

九、項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目的時(shí)間規(guī)劃分為以下幾個(gè)階段：

(1)第一階段（第1-3個(gè)月）：進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，梳理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，明確研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容。

(2)第二階段（第4-6個(gè)月）：進(jìn)行算法研究，包括內(nèi)容審核算法和推薦算法的研究，提出改進(jìn)方案。

(3)第三階段（第7-9個(gè)月）：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出算法的有效性和準(zhǔn)確性。

(4)第四階段（第10-12個(gè)月）：進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建傳媒內(nèi)容審核與推薦系統(tǒng)。

(5)第五階段（第13-15個(gè)月）：進(jìn)行用戶調(diào)研與評(píng)估，收集用戶反饋，評(píng)估系統(tǒng)性能和用戶滿意度。

(6)第六階段（第16-18個(gè)月）：整理研究結(jié)果，撰寫研究報(bào)告和論文。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目在實(shí)施過(guò)程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)：

(1)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：在算法研究和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，可能出現(xiàn)技術(shù)難題，影響項(xiàng)目進(jìn)度。

(2)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：在數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理過(guò)程中，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

(3)用戶風(fēng)險(xiǎn)：用戶對(duì)系統(tǒng)的接受度和滿意度可能低于預(yù)期，影響項(xiàng)目效果。

為應(yīng)對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，本項(xiàng)目將采取以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

(1)建立技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，提前預(yù)測(cè)和解決技術(shù)難題。

(2)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合實(shí)驗(yàn)要求。

(3)建立用戶反饋機(jī)制，及時(shí)收集用戶意見(jiàn)，優(yōu)化系統(tǒng)性能和用戶滿意度。

十、項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

1.團(tuán)隊(duì)成員介紹

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由以下成員組成：

(1)張三：北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，長(zhǎng)期從事傳媒領(lǐng)域研究，具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和深厚的理論基礎(chǔ)。

(2)李四：北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，擅長(zhǎng)人工智能技術(shù)研究，具有豐富的算法研究和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。

(3)王五：北京大學(xué)心理學(xué)學(xué)院講師，擅長(zhǎng)用戶行為分析和用戶體驗(yàn)研究，具有豐富的用戶調(diào)研和評(píng)估經(jīng)驗(yàn)。

(4)趙六：北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院研究生，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析和媒體運(yùn)營(yíng)，具有實(shí)際傳媒行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)。

2.團(tuán)隊(duì)