融媒体数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京师范大学出版社

作者:杨溟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2016-1-1

价格:39.80

装帧:精装

isbn号码:9787303193585

丛书系列:

图书标签:

• 传媒
• 融媒体
• 数学
• 逻辑
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• 新闻
• 融媒体
• 数学
• 教育
• 科技
• 数字媒体
• 教学设计
• 数学应用
• 信息融合
• 跨学科
• 互动学习

《融媒体数学》图书简介 本书面向对象： 本书旨在为广大学生、教育工作者以及对新兴媒体技术感兴趣的读者提供一套系统而深入的理论框架与实践指导。特别适合于： 高等院校相关专业学生： 尤其是在新闻传播学、数字媒体艺术、计算机科学与技术、信息管理等领域就读的学生。 媒体行业从业者： 致力于在传统媒体向融媒体转型的过程中，提升自身数据分析、技术应用和内容创新能力的记者、编辑、制作人及技术人员。 教育研究者与教师： 希望了解如何将数学思维和技术工具融入现代媒体教育体系的学者和一线教师。 对跨学科知识感兴趣的普通读者： 希望理解现代媒体生态背后复杂逻辑的求知者。 核心内容概述： 《融媒体数学》并非一本传统的数学教材，它更侧重于“用数学的视角和工具，解构与构建现代融媒体生态”。本书将数学思维——包括逻辑推理、数据建模、概率统计、算法基础等——作为理解和优化媒体生产、传播、消费全流程的底层逻辑。 全书内容结构清晰，逻辑严密，分为四大核心模块： 第一部分：融媒体时代的数学思维基础 本部分着重于建立读者理解现代媒体环境所需的数学思维框架。 1. 离散数学与网络结构： 图论基础在社交网络中的应用： 详细探讨如何使用图论模型（节点、边、权重）来描绘和分析社交媒体上的信息传播路径、意见领袖识别（PageRank算法的简化版介绍）以及社群发现。 集合论与信息分类： 如何通过集合的交集、并集、补集等概念来理解和管理海量异构数据（文本、图像、视频）的分类与检索系统。 布尔代数与逻辑控制： 讲解搜索引擎的底层逻辑、内容推荐系统的过滤机制如何基于精确的逻辑运算实现。 2. 线性代数与多媒体表示： 向量空间与数据嵌入： 探讨如何将复杂的媒体内容（如一篇新闻报道、一张图片）转化为高维向量（词嵌入、图像特征向量），这是实现机器理解和相似度计算的基础。 矩阵运算在图像处理中的作用： 剖析色彩空间转换、图像滤波（如高斯模糊）在矩阵乘法层面上的实现原理，揭示视觉内容数字化的核心数学原理。 第二部分：数据驱动的内容生产与分析 本模块聚焦于如何利用统计学和概率论优化媒体内容的创作、分发和效果评估。 3. 描述性统计与媒体度量： 关键绩效指标（KPI）的数学解析： 深入分析点击率（CTR）、转化率、用户粘性等核心指标的计算模型及其局限性。 分布函数与用户行为建模： 使用正态分布、泊松分布等来模拟用户阅读时长、评论频率等随机变量，为内容发布时间优化提供科学依据。 抽样理论在用户调研中的应用： 如何设计科学的抽样方案，以最小的成本获取最具代表性的用户反馈数据。 4. 推理统计与传播预测： 相关性与因果推断： 区分“相关”和“导致”，讨论回归分析在预测未来内容热度或传播范围中的应用，以及如何避免常见的统计陷阱。 假设检验在A/B测试中的应用： 系统介绍如何利用T检验或卡方检验来科学评估不同版本内容（标题、封面图）的优劣，确保决策的统计显著性。 第三部分：算法推荐系统的数学内核 这是本书最具前沿性的部分，旨在揭示支撑今日信息流的算法背后的数学逻辑。 5. 基础推荐算法的数学建模： 协同过滤的数学原理： 详细解释基于用户的协同过滤（User-based CF）和基于物品的协同过滤（Item-based CF）如何通过计算向量间的“距离”（如余弦相似度）来实现个性化推荐。 矩阵分解技术（SVD简介）： 探讨如何通过降维技术，在稀疏的用户-物品交互矩阵中挖掘潜在的兴趣因子，从而提高推荐的准确性。 6. 机器学习与深度学习的数学基础： 优化理论在模型训练中的作用： 讲解梯度下降法、损失函数等概念，帮助读者理解模型为何能够“学习”并不断改进推荐结果。 概率模型在自然语言处理中的应用： 简要介绍马尔可夫链在生成式内容、文本摘要或情感分析模型中的基本数学框架。 第四部分：量化评估与风险控制 本部分关注如何用数学工具衡量媒体传播的效率、安全性和伦理边界。 7. 信息熵与传播效率： 信息论基础： 引入香农熵的概念，用于度量信息的不确定性和信息的价值密度，从而评估信息传递的效率。 冗余度分析： 如何通过信息熵的变化，识别内容重复传播的程度，优化信息分发带宽。 8. 数学模型在媒体伦理与风险管理中的角色： 异常检测与虚假信息识别： 利用统计离群点分析技术，识别异常的传播模式（如水军行为、机器人传播），并讨论使用贝叶斯方法进行初步的风险概率评估。 模型的公平性与偏差： 探讨算法模型（特别是推荐模型）中可能存在的数学偏差（如“信息茧房效应”的数学根源），引导读者思考技术与社会责任的平衡。 本书特点： 强调“应用导向”： 每讲解一个数学概念，均紧密结合融媒体实践案例（如短视频平台的流量分配、新闻热搜的生成机制）。 注重“直觉构建”： 避免过度复杂的公式推导，将重点放在数学思想如何转化为实际的工程解决方案上。 跨学科融合： 是连接计算机科学、统计学与新闻传播学的桥梁，为读者提供多维度的分析视角。 《融媒体数学》旨在培养新一代媒体人“像工程师一样思考，像科学家一样验证”的能力，让他们不再是被动接受算法推荐，而是能够理解、设计并驾驭驱动现代信息社会运行的底层逻辑。

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这本书的阅读体验堪称一场对耐心的严峻考验。我特别留意了书中对于“互动性”和“沉浸式学习”的阐述，期待它能带来一些不同于传统纸质书的创新体验。结果呢？它更像是一本等待被扫描、被上传到某个数字平台的“原材料”，而不是一个自我完整的、能够提供多维度学习体验的成品。书中充斥着大量的理论公式和抽象定义，语言风格极其学术化，几乎没有使用任何能够激发读者好奇心或促进直观理解的图示、动画脚本或者数据流展示。我甚至怀疑作者是否真正理解“媒体”在信息传递中的力量。如果说媒体的魅力在于其生动性和交互性，那么这本书完全背离了这一核心。它用文字堆砌起来的知识体系，显得沉重且缺乏活力，学习过程就像是在啃一块没有调味的干粮。即便是那些本应非常直观的几何部分，也完全没有利用现代软件进行三维展示的潜力，一切都停留在二维平面图和复杂的坐标运算上，这对于习惯了视觉化学习的新一代读者来说，简直是一种折磨，根本谈不上什么“融媒体”的创新实践。

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坦白说，这本书的整体叙事风格是散漫且缺乏焦点的。如果用一个词来形容，那就是“臃肿”。它试图涵盖太多的数学分支，从代数到拓扑，再到概率论，但每一个领域都只是蜻蜓点水，没有深入到足以支撑“融媒体”应用所需的深度。更令人困惑的是，书中某些章节的逻辑跳跃性极大，前一页还在讨论某个抽象的数学结构，后一页突然插入一段关于信息论的介绍，但两者之间的衔接非常生硬，几乎没有中间的过渡或解释说明为何要在此处引入这一概念。对于一个希望通过系统学习来掌握应用技能的读者来说，这种结构上的混乱是致命的。它没有提供一个清晰的学习路径图，让读者知道如何从基础的数学知识一步步走向复杂的媒体应用场景。这本书更像是一本编纂者将自己知识库中所有相关的数学条目不加筛选地堆砌在一起的产物，阅读起来断断续续，缺乏一以贯之的指导思想，实在难以称得上是一本高质量的教学或参考用书，它似乎更适合那些已经精通数学，只是想快速查阅某个定义的人，但对于寻求“融媒体”视角下的系统学习者来说，它提供的帮助微乎其微。

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我曾经对这本书抱有很高的期望，认为它能为我的跨界研究提供一个坚实的桥梁，尤其是在处理非结构化数据方面。然而，深入阅读后发现，这本书在方法论层面显得异常保守和封闭。它似乎将“数学”视为一个孤立的、自洽的王国，而将“媒体”视为一个需要被征服的、外来的领域。书中对于如何使用数学工具去分析媒体内容（比如文本情感分析、图像特征提取等）的介绍少之又少，更多的篇幅被用来论证传统数学定理的严谨性。例如，在讨论到统计推断时，作者只是展示了经典的P值检验，却完全没有提及在海量社交媒体数据中如何进行高效抽样、如何应对数据偏差，或者如何构建适应流式数据的实时模型。这种割裂感非常强烈，让我感觉自己好像在读两本不相关的书——一本是陈旧的数学基础课本，另一本则是对媒体行业的一知半解的皮毛介绍。这本书未能提供任何真正的“融合”范式，它只是简单地在章节之间切换主题，无法实现知识体系的有机统一。

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初次接触这本书时，我对作者能够打通数学与其他学科壁垒的尝试抱有极大的热情，毕竟在如今这个信息爆炸的时代，单一学科的壁垒正在被不断打破。然而，阅读过程中我发现，书中构建的“融媒体”框架非常单薄，与其说是融合，不如说是并置。它似乎将一些数学概念和一些媒体术语并排放置，却鲜有深层次的逻辑交汇点。例如，在讨论概率论时，它提到了社交媒体上的信息传播模型，但随即就跳回了教科书式的贝叶斯公式推导，中间缺失了大量关键的数学建模步骤和数据处理细节，让读者无法真正理解如何将现实的“媒体现象”转化为可量化的“数学语言”。这种浅尝辄止的处理方式，让我感觉作者只是想蹭一下“热点”名词，而没有真正进行深入的跨学科整合工作。如果要说有什么可取之处，或许是部分章节的排版还算清晰，但就其宣称的“融媒体”核心价值而言，这本书几乎是失职的，它没有提供任何可以拿来实践操作的工具或思维方式，更像是一篇停留在理论层面的空泛论述，让人读后只留下“不过如此”的感慨。

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这本号称“融媒体数学”的书，拿到手才发现，它压根没怎么涉及那些时下热门的数字技术与数学的融合。我原本期待能看到一些关于大数据分析、可视化工具在数学教学或研究中的应用，或者至少是运用现代媒体手段来阐释复杂数学概念的创新方法。然而，书中的内容更像是一本传统的、略显陈旧的数学教材的翻版。它花了大量的篇幅去讲解基础的微积分和线性代数知识，内容详实倒是没错，但讲述方式却极其刻板。比如，在讲解向量空间的时候，作者似乎完全忽略了现代计算机图形学或者机器学习领域对这些概念的实际应用，只是停留在纯理论的推导上。我翻了半天，也没找到一个关于Python库在数学建模中应用的实例，更别提什么互动式教学的理念了。总的来说，这个“融媒体”的标题起得实在有些误导，如果只是想找一本扎实的数学基础书，它或许能满足，但如果你和我一样，是冲着“融媒体”这个关键词来的，那么这本书大概率会让你失望透顶，感觉就像是把一个老旧的课程大纲重新包装了一下，徒有其表，内里还是那套老旧的体系，缺乏与时代脉搏的真正接轨，读起来枯燥乏味，难以提起深入探究的兴趣。

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通往理解传媒行业未来道路的钥匙

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传媒业最先感知到时代的变化。 无论是消费主义还是娱乐主义，它们裹挟着传媒业在现实压力中挣扎；臣服于技术主义或商业奇迹，无力自拔也无力自刎。这种变化渐次传导到大学。

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互联网大潮吞云吐雾排山倒海席卷了几乎所有传统行业，首当其冲的是传统的媒体行业。艰难转型中的传统媒体何以总是转不过身？这本书，正在向你揭示答案——传媒人，你万万不能缺了数学逻辑和数理知识这把贴身“利刃”。 《融媒体数学》由美术学、管理学出身的资深媒体人杨溟先生 ，及南京大学数学系马传渔教授合著，是一本传媒类专业提升基本数学素养的创新读本，它能使人们通晓数学和传媒艺术中美的原则是如此相似。 书中有文科传媒学生必读的数学知识！传媒从业者需要的思维方式！

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传媒业最先感知到时代的变化，其敏锐的触感已经寻找到如何在互联网时代里进行自我变革。文字数据的撰写罗列、图片视频的堆积摆放，不过是传媒在互联网时代迈出的第一步。之后的路，传媒业再不是仅仅通过自身的特性和优势就可以长存。此时，严谨而刻板的数学，通过其独有的思维能力和研究方法，助传媒业在更加科学、更加可见、更加深入的路上进行新一轮变革。

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传媒业最先感知到时代的变化，其敏锐的触感已经寻找到如何在互联网时代里进行自我变革。文字数据的撰写罗列、图片视频的堆积摆放，不过是传媒在互联网时代迈出的第一步。之后的路，传媒业再不是仅仅通过自身的特性和优势就可以长存。此时，严谨而刻板的数学，通过其独有的思维能力和研究方法，助传媒业在更加科学、更加可见、更加深入的路上进行新一轮变革。