基于大数据的图书选题策划模型探讨  

作　　者：何娜 

机构地区：[1]云南人民出版社有限责任公司,云南昆明650034

出　　处：《传播力研究》2025年第4期118-120,共3页Research on Transmission Competence

摘　　要：针对传统图书选题策划依赖经验判断、缺乏数据支撑的问题,本文构建了基于大数据的图书选题策划模型。模型通过整合图书销售数据、用户评论数据、市场趋势数据,建立用户群体画像分析、市场发展态势评估、竞品态势分析和投资回报评估四个功能模块。在技术实现层面,采用深度学习与协同过滤混合算法进行用户兴趣建模,使用CNN-LSTM网络预测市场趋势,通过BERT文本聚类进行竞品分析,基于Boosting集成方法预测投资回报。实验结果表明,该模型使选题成功率从45.6%提升至68.7%,选题周期从45天缩短至25天,读者需求匹配度达到82.3%,投资风险预测准确率达到86.7%。该模型为出版社选题策划提供了科学的数据支撑,显著提升了选题效率和准确性。

关 键 词：大数据分析 图书选题 协同过滤 文本挖掘 预测模型 

分 类 号：G232.1[文化科学]