【摘 要】
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在新媒体数据异构化管理的背景下,如何有效地进行新闻内容生产的绩效评估并提出针对性的方案,以提升媒体人的内容生产力成为融合性新闻机构的一大挑战。论题使用上海某新闻媒
【机 构】
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中国人民大学新闻学院,清华大学计算机系
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目(18BXW032)
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在新媒体数据异构化管理的背景下,如何有效地进行新闻内容生产的绩效评估并提出针对性的方案,以提升媒体人的内容生产力成为融合性新闻机构的一大挑战。论题使用上海某新闻媒体约三年间的全部真实产出数据,通过深度神经网络对其中的规律进行了学习,从而得到了融媒体内容生产的效能预测模型,拟合出了内容产出与预期指标规划之间的关系,据此对实验对象从数据特性层面到社会规律层面进行分析。经过测算,这一模型在该数据集上可达到平均90%以上的准确率和召回率。根据模型,该媒体最优的预期新闻产量是在预期总工时达到42012小时,即126
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