需要的，藝人通告包括宣傳等行程
藝人宣傳職位的英文
在娛樂圈中，藝人宣傳團隊在推廣和宣傳藝人方面扮演著關(guān)鍵的角色。無論是音樂、電影、電視劇還是其他藝術(shù)形式，藝人宣傳團隊都負責確保藝人的形象和作品能夠得到廣泛的傳播和認可。
那么，藝人宣傳職位的英文是什么呢？藝人宣傳職位的英文可以翻譯為"Artist Publicist"或"Artiste Public Relations"。這個職位主要負責與媒體、粉絲和其他相關(guān)方進行溝通和協(xié)調(diào)，以便有效推廣藝人和他們的作品。
作為藝人宣傳團隊的核心成員，藝人宣傳專員需要具備一系列的責任和技能來確保藝人宣傳工作的順利進行。
首先，他們需要有很強的溝通和協(xié)調(diào)能力。藝人宣傳專員需要與媒體、記者、廣告公司和相關(guān)行業(yè)人士建立聯(lián)系，并有效地傳達藝人的形象、作品和消息。他們需要能夠與各方保持密切合作，處理可能出現(xiàn)的問題，并協(xié)助解決各種宣傳相關(guān)的事務。
其次，藝人宣傳專員需要具備良好的寫作能力。他們需要為藝人撰寫新聞稿、宣傳材料和社交媒體內(nèi)容等，以促進藝人形象的傳播。他們需要有能力撰寫吸引人的文案，吸引更多的目標受眾，并在傳播過程中保持一致的品牌形象。
此外，藝人宣傳專員還應具備市場營銷和品牌推廣的知識。他們需要了解市場趨勢和競爭對手分析，以制定適合藝人宣傳目標的推廣策略。他們可以利用各種渠道和平臺，如社交媒體、網(wǎng)絡廣告和宣傳活動，來提高藝人的曝光度和知名度。
最后，藝人宣傳專員還需要具備團隊合作和解決問題的能力。他們通常是一個藝人宣傳團隊的一部分，需要與其他成員密切合作，確保整個宣傳過程的順利進行。他們需要快速應對和解決可能發(fā)生的問題，以確保藝人宣傳工作的高效執(zhí)行。
藝人宣傳職位通常在娛樂公司、制作公司、經(jīng)紀公司或公關(guān)公司等機構(gòu)中開設。在這些機構(gòu)中，藝人宣傳專員將與其他團隊成員一起工作，如藝人經(jīng)紀人、營銷團隊和公關(guān)團隊，共同致力于推廣藝人和提高他們的知名度。
藝人宣傳專員的工作時間通常是不規(guī)律的，他們需要根據(jù)藝人的日程安排和宣傳活動的需求靈活調(diào)整工作時間。在重要活動和發(fā)布期間，他們可能需要加班并應對緊急情況。
藝人宣傳職位在娛樂行業(yè)中起著至關(guān)重要的作用。藝人宣傳專員的責任是確保藝人的形象和作品得到有效宣傳和推廣。
如果你熱愛娛樂行業(yè)，并且擅長溝通、寫作和團隊合作，那么藝人宣傳職位可能是一個適合你的職業(yè)選擇。通過藝人宣傳工作，你可以接觸到各種有趣的人和項目，并為藝人的成功和成長做出貢獻。
希望這篇文章能夠幫助你了解藝人宣傳職位的英文及他們的職責、技能和工作環(huán)境。如果你對藝人宣傳工作感興趣，那么你可以考慮在相關(guān)行業(yè)中尋找這樣的職位，并不斷發(fā)展和提升自己的能力。
：想做藝人相關(guān)（經(jīng)紀人、宣傳、助理等）：新聞學、廣告學、文化產(chǎn)業(yè)管理、公關(guān)、商務、運營相關(guān)；或者設計、策劃、傳播、新媒體類。
藝人宣傳的職責崗位職責: 1、制定媒介計劃,撰稿撰稿撰稿;與媒體對接,發(fā)稿發(fā)稿發(fā)稿;完成項目匯總、結(jié)案、效果評估等。 2、開拓與維護媒體關(guān)系,包括傳統(tǒng)媒體、自媒體,及時了解行業(yè)動態(tài)。 3、參與公司品牌、影視項目或藝人的整體營銷方案和內(nèi)容策劃。
崗位職責: 1、了解項目需求,參與頭腦風暴,輸出策劃案;
2、項目資料收集,稿件文案撰寫,小物料制作等;
3、參與頭腦風暴,負責落地執(zhí)行,賬號運營,輿情監(jiān)控等;
4、參與品宣策劃及其他工作。
做藝人宣傳并不一定需要特定的專業(yè)出身，但以下專業(yè)可能對你在藝人宣傳領(lǐng)域有所幫助：
傳媒與廣告：這個專業(yè)可以讓你學習到廣告策劃、媒體傳播、公關(guān)技巧等知識，對于藝人宣傳和推廣活動的策劃和執(zhí)行非常有幫助。
市場營銷：學習市場營銷可以讓你了解品牌推廣、市場調(diào)研、消費者行為等方面的知識，這對于藝人宣傳中的品牌建設和市場推廣非常重要。
影視表演：雖然這個專業(yè)更偏向于演藝方面，但學習影視表演可以讓你了解到藝人形象塑造、舞臺表演技巧等，對于在宣傳活動中展現(xiàn)自己的魅力和吸引力有所幫助。
媒體與傳播學：這個專業(yè)可以讓你深入了解媒體行業(yè)的運作規(guī)律、傳播理論和技巧，對于在媒體上進行宣傳和推廣非常有幫助。此外，還有其他相關(guān)專業(yè)如公共關(guān)系、市場公關(guān)、藝術(shù)管理等也可以為你在藝人宣傳領(lǐng)域提供一定的幫助。
這些只是工作崗位，大學里沒有直接對應的專業(yè)，一般是管理、人力資源方面的專業(yè)比較靠近。
這個問題可以轉(zhuǎn)化為“產(chǎn)品為什么要做廣告”和“企業(yè)為什么要做品牌宣傳”。
那么，酒來回答為什么要做廣告吧。
一、對于推廣做得好，產(chǎn)品才能賣的好
廣告的含義是“廣而告之”，俗話所說的“酒香不怕巷子深” 的時代早已過去，古代歷史上，宋朝就已經(jīng)出現(xiàn)了廣告。
在《水滸傳》中，武松回清河縣尋找兄長，途經(jīng)景陽岡，被一家酒店的酒旗吸引，酒旗寫著五個大字，“三碗不過崗”。
武松是個酒鬼，一看到這樣的廣告，立刻被吸引，武松一氣喝了三碗，酒家不再上酒，武松要求酒家再上，最后喝了十八碗。
“就像也怕巷子深”，做得了好酒，也要會吆喝，才能把酒賣出去，不會吆喝不喜吆喝的佛系酒家，也可以憑借死忠粉活下去，但想獲得更大的利益，則很難。
明星的產(chǎn)品就是明星自己，明星只有做好推廣，才能讓更多人知曉自己，才能讓自己接到好的廣告，好的劇本。
二、品牌宣傳樹立良好口碑
一般而言，廣告有兩個作用：
1、增加國民知名度；2、增加品牌的好感度；
知名度和好感度是兩個不同的概念，名聲有好名聲和壞名聲之分，被全名痛恨的秦檜和被全民愛戴的岳飛，知名度是一樣的，但好感度卻天差地別。
一個優(yōu)秀的推廣策劃案，一次成功的營銷，可以同時提高品牌的知名度和好感度。幫助樹立良好的口碑，讓人一提起某個名字，立刻豎大拇指點贊。
明星的推廣，一般是從相貌、演技、職業(yè)素養(yǎng)、公益活動、品牌或，名人背書等各方面入手，可以直接提高個人的業(yè)界口碑，塑造正面的形象。
雖然明星有“小紅靠捧，大紅靠命”一說，但紅了之后能夠保持熱度一直占據(jù)制高點，則都需要依靠三點，一是營銷推廣，二是危機公關(guān)，三是明星素質(zhì)。
營銷是助力出名的良方，公關(guān)是危機時刻的保命仙丹，明星自覺則可以把危扼殺在搖籃，也是能否大火的決定性因素。
營銷推廣直接關(guān)乎一個品牌、產(chǎn)品和明星職業(yè)壽命的關(guān)鍵因素，所以，明星也需要有能力過硬的營銷團隊。
以上。
明星的個人工作室?guī)椭餍墙优膹V告等事物，幫助明星處理些必要麻煩等等，一些助理幫助明星制作些MV歌曲等等，工作室相于幫助自團體。
成立工作室意味著有自己的工作團隊和工作場所。如自己的錄音室，自己的創(chuàng)作團隊不用跟其他人去擠公司的公用錄音室，或自己花錢去租錄音棚等。
明星工作室就相當于自己是老板，比較自由點，自己還可以簽約別的藝人，如果底下有別的藝人，就相等于別的經(jīng)紀公司底下有一人一樣，差不多。經(jīng)紀公司比較大型個人工作室，相等于多面廣，而個人工作室是屬于小型的，像獨立體。無論是哪一種都是自己當老板的，只不過是大的跟小的區(qū)別。
是叫企宣 和統(tǒng)籌也有些關(guān)系吧
大學里除了要學營銷與策劃專業(yè)外，還應該學一些傳媒方面的專業(yè)，以及公關(guān)（公共關(guān)系）方面的專業(yè)
當然學的越多懂的越多越好，最好的話，電視編導等一些方面的專業(yè)也自已學一些，以后也會應該有用得到的地方
是過氣藝人。
沒有過期的藝人，人不是物品不能拿來形容。
過氣藝人就是指人氣大不如前，現(xiàn)在市場影響力不再，不再有人捧著，這種明星稱為過氣。如果這種明星不愿認清現(xiàn)實，或是想再重新搏一把，亦或是想再站在聚光燈下，過著眾星捧月的生活，但很快被現(xiàn)實抽打，收獲的不是榮耀，而是市場的奚落。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
