周嵐++吳宵征

[摘 要] 伴隨著信息技術(shù)和數(shù)字媒介的迅猛發(fā)展，出版業(yè)的生態(tài)環(huán)境也在發(fā)生變化。文章探討了大數(shù)據(jù)在圖書選題策劃中的應用，通過實時采集數(shù)據(jù)，并運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對其進行整合、分析和加工，為圖書選題、營銷決策提供科學依據(jù)，支撐精準化營銷方案編制，優(yōu)化出版方向。

[關(guān)鍵詞] 圖書選題策劃；大數(shù)據(jù)；營銷

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 030

[中圖分類號] F270.7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）19- 0072- 03

0 前 言

近年來，面對數(shù)字出版、知識經(jīng)濟時代的到來，中國出版行業(yè)的環(huán)境逐漸由單一性、封閉性走向多元化、開放化，特別是隨著信息技術(shù)和新興媒體的快速發(fā)展，讀者的消費需求也呈現(xiàn)出多元化、個性化、移動化、社交化等特征。由于缺少對讀者需求的科學數(shù)據(jù)分析，以往憑問卷調(diào)查或者直覺確定主題圖書來出版，結(jié)果往往是讀者不買賬，形成高庫存；另外越來越多的年輕讀者生活在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，傳統(tǒng)的圖書營銷手段越來越難以精準高效的到達讀者，傳統(tǒng)營銷效應越來越不明顯，社交化、精準化、個性化營銷逐漸成為圖書出版的營銷趨勢。

這種情況下，中國圖書出版需要精準把握讀者關(guān)注的熱點，做好選題的分析與優(yōu)化，并根據(jù)讀者特點選擇精準高效的營銷方式，成為當前出版業(yè)期待突破的關(guān)鍵點。

1 圖書選題策劃的現(xiàn)狀

目前出版業(yè)大多數(shù)還是傳統(tǒng)的尋找選題、挖掘內(nèi)容的方法，數(shù)字技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)并沒有完全運用到圖書選題策劃的工作中。少數(shù)出版集團為了解決此類問題，花費資金建設(shè)數(shù)據(jù)采集平臺，抓取互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容，供編輯人員使用，但是這些從互聯(lián)網(wǎng)上抓取的內(nèi)容沒有經(jīng)過文本語義分析和去重分析，因此只能夠簡單地進行內(nèi)容的瀏覽，沒有形成統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，無法判斷選題熱點及熱度趨勢，對編輯策劃選題幫助不大。另外，在出版物發(fā)行之后，出版單位無法及時有效的獲取出版物的各項反饋數(shù)據(jù)，無法對選題策劃數(shù)據(jù)進行反饋分析，以便為同類選題提供數(shù)據(jù)分析支撐，造成選題重復，收效不大，嚴重影響編輯的積極性和出版單位的經(jīng)濟效益。

2 圖書選題策劃的優(yōu)化

在當前大背景下，基于大數(shù)據(jù)的選題優(yōu)化在出版行業(yè)非常迫切。針對出版領(lǐng)域的特點，以云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，綜合應用自然語言處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機器學習技術(shù)等多領(lǐng)域多學科的技術(shù)手段，協(xié)同處理出版機構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)平臺、零售商等的數(shù)據(jù)內(nèi)容，支持多渠道市場監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集，定向關(guān)注聚焦特定出版領(lǐng)域或相關(guān)出版事件的發(fā)展動態(tài)和趨勢，收集出版相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)媒體的業(yè)內(nèi)動態(tài)、熱點和出版市場導向，實現(xiàn)對熱門選題的即時跟蹤。

具體操作過程如圖1所示。

基于大數(shù)據(jù)的選題優(yōu)化包括數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、選題支撐子系統(tǒng)、營銷決策支撐子系統(tǒng)，如圖2所示。

3 圖書選題優(yōu)化系統(tǒng)的功能

數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)匯集所需的來自不同信源的海量圖書信息及其相關(guān)數(shù)據(jù)進行分布式存儲，引入全文檢索技術(shù)提供多粒度全方位的快速信息定位體驗。利用文本解析技術(shù)將反饋內(nèi)容解構(gòu)歸類，并支持多種知識庫的維護用以指導深度分析。

選題支撐子系統(tǒng)實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)文本流采用實時聚類的在線熱點發(fā)現(xiàn)技術(shù)挖掘動態(tài)文本中隱藏的熱點選題，綜合考慮不同信源信息的影響因子來規(guī)劃全局熱度指數(shù)來指導熱點選題排名，充分考慮到圖書選題任務(wù)的特點，對暢銷書、網(wǎng)絡(luò)作品、熱門作者等進行熱度排名。支持對已出版圖書及其他內(nèi)容產(chǎn)品的查重，營銷決策支撐方式對圖書營銷經(jīng)濟的影響因素全方面考察分析，在了解圖書基本信息基礎(chǔ)上，對圖書的讀者及讀者群的個性化需求進行分析并挖掘用戶消費模型來清晰營銷目標，以全渠道匯集的市場素材為基礎(chǔ)，多維度的統(tǒng)計分析做支持，多領(lǐng)域的趨勢預測技術(shù)做后盾，提供強大精準的營銷決策支撐。

4 結(jié) 語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)分析的選題優(yōu)化可以實現(xiàn)對行業(yè)政策與市場信息數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)測，完成預警、預判。支持對暢銷書、網(wǎng)絡(luò)作品、熱點選題、熱門作者的數(shù)據(jù)采集與分析，支持對已出版圖書及其他內(nèi)容產(chǎn)品的查重，對圖書多形態(tài)、多終端輸出的策劃提供支持。實時采集讀者特征數(shù)據(jù)、營銷渠道數(shù)據(jù)、圖書書評數(shù)據(jù)，并運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對其進行整合、分析和加工，研發(fā)面向圖書的選題及發(fā)行的智能分析系統(tǒng)，為圖書選題、營銷決策提供科學依據(jù)，支撐精準化營銷方案編制，幫助出版社優(yōu)化出版方向、推動出版產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

注：吳宵征，通訊作者

主要參考文獻

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