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[摘 要] 伴随着信息技术和数字媒介的迅猛发展，出版业的生态环境也在发生变化。文章探讨了大数据在图书选题策划中的应用，通过实时采集数据，并运用大数据技术对其进行整合、分析和加工，为图书选题、营销决策提供科学依据，支撑精准化营销方案编制，优化出版方向。
[关键词] 图书选题策划；大数据；营销
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 030
[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）19- 0072- 03
0 前 言
近年来，面对数字出版、知识经济时代的到来，中国出版行业的环境逐渐由单一性、封闭性走向多元化、开放化，特别是随着信息技术和新兴媒体的快速发展，读者的消费需求也呈现出多元化、个性化、移动化、社交化等特征。由于缺少对读者需求的科学数据分析，以往凭问卷调查或者直觉确定主题图书来出版，结果往往是读者不买账，形成高库存；另外越来越多的年轻读者生活在互联网环境中，传统的图书营销手段越来越难以精准高效的到达读者，传统营销效应越来越不明显，社交化、精准化、个性化营销逐渐成为图书出版的营销趋势。
这种情况下，中国图书出版需要精准把握读者关注的热点，做好选题的分析与优化，并根据读者特点选择精准高效的营销方式，成为当前出版业期待突破的关键点。
1 图书选题策划的现状
目前出版业大多数还是传统的寻找选题、挖掘内容的方法，数字技术、大数据技术并没有完全运用到图书选题策划的工作中。少数出版集团为了解决此类问题，花费资金建设数据采集平台，抓取互联网的内容，供编辑人员使用，但是这些从互联网上抓取的内容没有经过文本语义分析和去重分析，因此只能够简单地进行内容的浏览，没有形成统计分析数据，无法判断选题热点及热度趋势，对编辑策划选题帮助不大。另外，在出版物发行之后，出版单位无法及时有效的获取出版物的各项反馈数据，无法对选题策划数据进行反馈分析，以便为同类选题提供数据分析支撑，造成选题重复，收效不大，严重影响编辑的积极性和出版单位的经济效益。
2 图书选题策划的优化
在当前大背景下，基于大数据的选题优化在出版行业非常迫切。针对出版领域的特点，以云计算、大数据技术为基础，综合应用自然语言处理技術、数据挖掘技术、机器学习技术等多领域多学科的技术手段，协同处理出版机构、网络平台、零售商等的数据内容，支持多渠道市场监测与数据采集，定向关注聚焦特定出版领域或相关出版事件的发展动态和趋势，收集出版相关的网络媒体的业内动态、热点和出版市场导向，实现对热门选题的即时跟踪。
具体操作过程如图1所示。
基于大数据的选题优化包括数据采集子系统、选题支撑子系统、营销决策支撑子系统，如图2所示。
3 图书选题优化系统的功能
数据采集子系统汇集所需的来自不同信源的海量图书信息及其相关数据进行分布式存储，引入全文检索技术提供多粒度全方位的快速信息定位体验。利用文本解析技术将反馈内容解构归类，并支持多种知识库的维护用以指导深度分析。
选题支撑子系统实现对大数据文本流采用实时聚类的在线热点发现技术挖掘动态文本中隐藏的热点选题，综合考虑不同信源信息的影响因子来规划全局热度指数来指导热点选题排名，充分考虑到图书选题任务的特点，对畅销书、网络作品、热门作者等进行热度排名。支持对已出版图书及其他内容产品的查重，营销决策支撑方式对图书营销经济的影响因素全方面考察分析，在了解图书基本信息基础上，对图书的读者及读者群的个性化需求进行分析并挖掘用户消费模型来清晰营销目标，以全渠道汇集的市场素材为基础，多维度的统计分析做支持，多领域的趋势预测技术做后盾，提供强大精准的营销决策支撑。
4 结 语
综上所述，基于大数据分析的选题优化可以实现对行业政策与市场信息数据的采集与监测，完成预警、预判。支持对畅销书、网络作品、热点选题、热门作者的数据采集与分析，支持对已出版图书及其他内容产品的查重，对图书多形态、多终端输出的策划提供支持。实时采集读者特征数据、营销渠道数据、图书书评数据，并运用大数据技术对其进行整合、分析和加工，研发面向图书的选题及发行的智能分析系统，为图书选题、营销决策提供科学依据，支撑精准化营销方案编制，帮助出版社优化出版方向、推动出版产业转型升级。
注：吴宵征，通讯作者
主要参考文献
[1]彭兰.“大数据”时代新闻业面临的新震荡[J].编辑之友，2013（1）：6-10.
[2]石姝莉，朱姗姗.基于“大数据”的畅销书策划与运作[J].中国出版，2016（9）：37-41.
[3]闫伟华.大数据分析与畅销书选题的精准策划[J].编辑之友，2015 （6） ：5-9.
[关键词] 图书选题策划；大数据；营销
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 030
[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）19- 0072- 03
0 前 言
近年来，面对数字出版、知识经济时代的到来，中国出版行业的环境逐渐由单一性、封闭性走向多元化、开放化，特别是随着信息技术和新兴媒体的快速发展，读者的消费需求也呈现出多元化、个性化、移动化、社交化等特征。由于缺少对读者需求的科学数据分析，以往凭问卷调查或者直觉确定主题图书来出版，结果往往是读者不买账，形成高库存；另外越来越多的年轻读者生活在互联网环境中，传统的图书营销手段越来越难以精准高效的到达读者，传统营销效应越来越不明显，社交化、精准化、个性化营销逐渐成为图书出版的营销趋势。
这种情况下，中国图书出版需要精准把握读者关注的热点，做好选题的分析与优化，并根据读者特点选择精准高效的营销方式，成为当前出版业期待突破的关键点。
1 图书选题策划的现状
目前出版业大多数还是传统的寻找选题、挖掘内容的方法，数字技术、大数据技术并没有完全运用到图书选题策划的工作中。少数出版集团为了解决此类问题，花费资金建设数据采集平台，抓取互联网的内容，供编辑人员使用，但是这些从互联网上抓取的内容没有经过文本语义分析和去重分析，因此只能够简单地进行内容的浏览，没有形成统计分析数据，无法判断选题热点及热度趋势，对编辑策划选题帮助不大。另外，在出版物发行之后，出版单位无法及时有效的获取出版物的各项反馈数据，无法对选题策划数据进行反馈分析，以便为同类选题提供数据分析支撑，造成选题重复，收效不大，严重影响编辑的积极性和出版单位的经济效益。
2 图书选题策划的优化
在当前大背景下，基于大数据的选题优化在出版行业非常迫切。针对出版领域的特点，以云计算、大数据技术为基础，综合应用自然语言处理技術、数据挖掘技术、机器学习技术等多领域多学科的技术手段，协同处理出版机构、网络平台、零售商等的数据内容，支持多渠道市场监测与数据采集，定向关注聚焦特定出版领域或相关出版事件的发展动态和趋势，收集出版相关的网络媒体的业内动态、热点和出版市场导向，实现对热门选题的即时跟踪。
具体操作过程如图1所示。
基于大数据的选题优化包括数据采集子系统、选题支撑子系统、营销决策支撑子系统，如图2所示。
3 图书选题优化系统的功能
数据采集子系统汇集所需的来自不同信源的海量图书信息及其相关数据进行分布式存储，引入全文检索技术提供多粒度全方位的快速信息定位体验。利用文本解析技术将反馈内容解构归类，并支持多种知识库的维护用以指导深度分析。
选题支撑子系统实现对大数据文本流采用实时聚类的在线热点发现技术挖掘动态文本中隐藏的热点选题，综合考虑不同信源信息的影响因子来规划全局热度指数来指导热点选题排名，充分考虑到图书选题任务的特点，对畅销书、网络作品、热门作者等进行热度排名。支持对已出版图书及其他内容产品的查重，营销决策支撑方式对图书营销经济的影响因素全方面考察分析，在了解图书基本信息基础上，对图书的读者及读者群的个性化需求进行分析并挖掘用户消费模型来清晰营销目标，以全渠道汇集的市场素材为基础，多维度的统计分析做支持，多领域的趋势预测技术做后盾，提供强大精准的营销决策支撑。
4 结 语
综上所述，基于大数据分析的选题优化可以实现对行业政策与市场信息数据的采集与监测，完成预警、预判。支持对畅销书、网络作品、热点选题、热门作者的数据采集与分析，支持对已出版图书及其他内容产品的查重，对图书多形态、多终端输出的策划提供支持。实时采集读者特征数据、营销渠道数据、图书书评数据，并运用大数据技术对其进行整合、分析和加工，研发面向图书的选题及发行的智能分析系统，为图书选题、营销决策提供科学依据，支撑精准化营销方案编制，帮助出版社优化出版方向、推动出版产业转型升级。
注：吴宵征，通讯作者
主要参考文献
[1]彭兰.“大数据”时代新闻业面临的新震荡[J].编辑之友，2013（1）：6-10.
[2]石姝莉，朱姗姗.基于“大数据”的畅销书策划与运作[J].中国出版，2016（9）：37-41.
[3]闫伟华.大数据分析与畅销书选题的精准策划[J].编辑之友，2015 （6） ：5-9.