近日有帮师兄查阅文献资料，去知网查询了有关收视率的论文，除了一篇因为引用次数较多之外，其他都发表在核心期刊与我研究专业相关的理工类论文，引用次数都达到五次以上。
宣布停更文学作品后，其实有发布一篇同人文，但是对圈外读者并不友好，至于什么时候恢复以前的更新，暂时还没有想好具体规划。实验室工作繁忙，可能什么时候就可以重新月更，甚至周更。
我的目的依然是基于这个平台分享好的原创文学作品，当然也不限于文学作品，比如我今天就分享了一篇关于科研论文的分享。
建立以季度为时间跨度的动态面板模型，使用系统GMM，对中国电视观众的收视行为进行分析，从而说明影响电视节目收视率的各种因素。
此文提出数字电视时代的收视率面临的挑战：1.频道数量增加、2.平台多样、3.调查成本增加、4.收视方式的转变、5.黄金段概念转变、6.节目内容模式转变。
最后简述了收视率调查的发展趋势：1.装设方式由传统的侵入式变成非侵入式、2. 由传统的频率测量, 变成以声音、画面或者植入辨识密码三种方式、3. 与机顶盒经营者合作调查。
此文从战略层面提出收视率在中国电视事业的发展中作用：1.加速中国电视市场化、2.加速中国电视大众化、3.加速中国电视人转型。
同时指出收视率指标的不足：1.数据采集存在统计学统计学方面不足、2.收视率指标过分放大过程中出现负面效应、3.收视率指标将加速电视的边缘化。
此文基于收视率、频道市场份额、时间段、每周量、节目类型为数据，运用线性回归模型，经过SPSS软件计算，得出电视节目未来收视率的预测。
此文介绍了传统电视节目编排策略。基于节目--观众三维，运用回归公式分析了收视率的预测模型。
同时提出电视节目编排优化的的：1.细化时段收视率、2.掌握收视率变化原因、3. 建立并完善电视广告策略、4.制定科学编排方案、5.增强品牌竞争力。
此文的收视数据来源于CSM（央视-索福睿）媒介机构，构建了四种拟合模型：1.ARMA（自回归移动平均模型）、2.ARIMA模型、3.简单季节模型、4.乘积季节模型。
在SARIMA为最优模型的基础上，发现时间序列分析方法的优势在于利用较少的数据信息就能得到较好的拟合模型及高精度的预测结果。
此文利用人工神经网络的特点设计了电视收视率预测系统的指标体系，建立了基于BP神经网络的收视率预测模型。
此文使用精度较高的时序预测方法，通过ARMA随机时序模型预测电视频道收视率。通过二阶差分处理原序列周期性的增强减弱趋势，变原序列为稳定序列，从而可以达到一个更精准的预测模型，可以满足实际对收视率预测精度的要求。
此文通过介绍国外美英法日韩国家的收视率统计调查方法，了全球收视率调查业的整合与新动向：1.跨国收视集团形成、2.新竞争者的加入。
同时解读了国外收视率调查业的市场竞争、行业选择、本土扶持三种主要模式，分散—垄断—多元趋势以及多重动因。
此文介绍了全球收视率调查市场情况，发达国家收视率调查的传统方法和数据类型，，数字融合背景下发达国家收视率调查趋势与数据应用市场趋势，以及发达国家收视率调查市场的准入准入与监管。最后，提出发达国家的收视率调查运作机制的特点和。
此文在参考欧美国家现有收视率调查机制的基础上，提出在相关法律不能一步到位的现阶段，通过变革观念、建立综合评价体系、第三方监管、强化教育等手段，更好地发挥收视率数据正面效应的。
此文针对互联网视频的用户习惯，以网络视频的特点例如用户点赞数、分享、评论、预告、前情提要等参数作为训练集，通过BP人工神经网络分析了网络视频收视率与尼尔森电视分级的关系。
此文的预测模型提出，通过对Facebook的粉丝数据进行评级，可以实现对未节目进行预测。
此文针对新型的电视节目的收视数据量小且波动性较大的特点，提出了该类型收视率的预测模型，即基于GM（1，1）包络模型。
在简要介绍当前收视率对于评估节目、确定频道内容与节目安排以及广告策略的合与市场竞争后，指出电视节目收视率的预测具有显著意义。
此文的模型在于对原始收视数据的复杂无序进行了强波动性地处理，提高了预测精度，降低了预测误差，经过验证可以为对新节目的收视率分析和控制提供了科学有效的方法。
此文是一项专利说明，关于使用交互式电视计算收视率的装置和方法。该发明专利通过内置的系统服务可以接收用户的消费类型与消费行为信息并且记录成日志。通过交互电视与分析这些历史记录可以计算出用户的收视率数据，从而对以后的收视数据分析作基础。
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