Research on the Optimization Strategy of International Communication of Micro Short Drama Based on Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
As an emerging form of cultural communication, microshort dramas have emerged in the audiovisual industry.In order to explore the optimization method of international communication of short microdramas, this paper takes the selected short micro-dramas of an international video platform as samples, selects the influencing factors of the international communication effect of short microdramas, constructs the optimization model of international communication of short micro-dramas by using Bayesian network, and adopts the Great Likelihood Estimation Algorithm as its parameter learning method.The performance of the Bayesian network model is explored through model comparison, node sensitivity analysis and scenario simulation.The results show that the Bayesian network model has good prediction performance, and its AUC value is greater than 0.8 in both training and testing results.The entropy reduction percentages of publisher's fan number, video duration and localized creation are all greater than 0.07%, which have the most obvious influence on the effect of international dissemination of microshort dramas.Scenario simulation verifies the influence of each variable on the optimization of the international dissemination effect of micro-short dramas, and the probability value of the obtained optimal solution with a strong dissemination effect is 83.5%.It is recommended to actively guide the creation of high-quality products, carry out in-depth localized creation, accelerate the integration of art and technology, and strengthen the comprehensive governance of the industry, so as to promote the global dissemination of China's online micro short dramas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».