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目前互联网上有很多的免费论文查重系统，有好的，也有不好的，那么，论文查重软件该怎么选择呢？这也是很多同学和企业用户所关注的问题，接下来从三个方向看如何选择更适合的查重免费查重软件。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
第一，选择权威、正规的。论文查重系统很多渠道都有，有的人甚至会在淘宝上搜索查重软件，但是这样的查重软件会不会存在论文泄露的可能呢？肯定是有的，像一些假知网、无名、免费的查重系统等，这样的查重系统是没有保障的，而且论文查重质量也有待考察。手机淘宝论文查重，碰见的问题会比用查重网站的问题更多，步骤也繁多，售后没保障。随着论文查重这个行业的新起，很多人发现这里面的商机，纷纷加入了进来，但是80%的查重软件都是挂羊头卖狗肉的。所以选择一个权威的查重系统，对于论文的质量和安全都有保障。
第二，选择数据库资料全的。论文查重的结果是否准确，取决于该论文查重系统的数据库资料是否齐全、数据量是否庞大。如果选择一个刚创建几个月的论文查重系统查重，检测结果显示查重率很低，但是到学校进行查重时，却显示论文查重率很高。为什么会这样呢？结果很简单，该查重系统数据库的资源很少，所以查重率很低，导致论文查重检测结果不准确。
第三，了解学校对于论文查重的规定。每个查重系统不一样，算法、数据库数据、功能都是不一样的，所以最好是选择和学校规定相对应的查重系统，这样可以更高效的完成论文查重。
论文完成后我们就需要对论文进行查重，学校会提供1-2次免费知网查重的机会以此方便同学检测论文重复率。但是在还没有定稿之前尽量不要使用学校的查重，定稿之前我们可以选择其他的查重系统检测重复率同时进行修改，那么怎么去选择查重软件呢？第一、论文查重软件的选择很重要，如果是一些不靠谱的查重不仅浪费钱还会浪费掉宝贵的时间，查重结果可能不准确还会导致论文泄露。所以当我们选择的时候特别要注意不要只关注价格。第二、实在不知道选择我们可以问问学姐学长请他们帮忙推荐几个毕竟都有使用过的经验。我们最好是选择比较热门、官方认证过的论文查重系统，比如知网、维普、万方、paperfree论文查重系统等等，都是有正规营业执照安全性有保障。数据库里面收录的文献数据比较的全面，不同类型的查重都可以进行。第三、初稿我们可以选择免费的查重系统进行修改，一些查重系统还能在线进行修改实时进行查重，能让我们更好地了解到修改的效果。学校要求很严格，论文写作时也要注意尽量不抄袭自己写，重复率过高降导致无法毕业无法参加答辩。定稿建议使用学校规定的查重系统进行检测，其他系统只是做个参考且学校是不认可的最终我们论文还是要上交学校的。
1、中国知网查重知网查重结果的准确度是很高的，是如今国内最权威的论文查重软件，其中收录的数据库很全面，并且有海量的资源。检测本科论文适合使用知网pmlc论文查重系统，检测硕博研究生论文适合使用知网VIP5.3论文查重系统，很多高校也都是与知网合作，大家需要根据自己论文的类型选择对应的知网论文查重系统。2、万方检测和维普网检测这两个论文查重也有部分学校使用，也是国内除知网以外的主流论文查重软件，检测严格性不如知网，但是检测速度较快，收费价格也比知网便宜，查重结果准确也比较高，部分学校也是认可的。、3、PaperPP论文查重PaperPP一款致力于为广大有论文查重需求的人们提供恰当有效查重服务的对软件，性价比很高，收费价格十分亲民接地气，还有机会能够免费查重，对于大学毕业生来说是一大福利，其查重质量和安全性都比较高。4、PaperPass论文检测这个是前几年兴起，近几年比较活跃的一个论文查重系统，价格中等，也是有一部分人使用具有一定知名度的软件。5、PaperYY论文检测价格也比较便宜，同样适合用来检测论文初稿，不建议使用其来检测论文终稿，因为数据库资源比知网相差还很多，查重结果准确度没有知网那么高的精确度。
什么论文查重软件好？衡量一个查重软件好不好得看学校的要求而定，假设学校要求知网查重，那么知网就是最好最准的检测系统，其他查重系统都可以作为初稿检测，目前paper系列查重软件免费力度不同，推荐cnkitime学术不端论文查重系统，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
1.知网检测系统。知网有分多个系统，不像维普直接叫大学生版、研究生版那么好区分，知网本科叫PMLC系统，研究生叫VIP5.3系统，因此不要选择错误的版本。 据...2.维普检测系统。国内老牌的、比较可靠的论文检测系统。 国内高校论文主要采用知网、维普，知网价格相对高一点，退而求其次，维普也是不错的选择。 维普论文检测系统...3.Paperpass论文检测系统。严格精准的中文论文检测算法、期刊文献库、学位论文库、网络资源库等，检测的准确度如虎添翼，相信之前用过Paperpass的同学们非常的清楚，P...4.Turnitin论文检测系统。
1、选择论文查重软件的标准
如果想要选择更合适的论文查重软件进行使用，建议需要了解该软件是否具有更为强大的核心算法技术，还要确定在检测系统功能优势方面是否达到更安全的标准，合理考量各种不同软件的检测原理，自然就能针对性判断到底哪个软件的使用效果更好，在专业优势保障方面达到更好标准。
2、专业论文查重软件优势
通过专业论文查重软件进行论文查重，不仅保证整个流程更为顺利，能达到更严谨的精准标准，让查重结果数据精准度更高，自然就避免造成不必要的影响和损失，如果想要带来更好的使用体验，建议需要了解各种不同软件的实际情况，同时也需要根据自己需求来进行全面考量，自然就能真的去判断到底什么类型的软件更有优势。
3、使用论文查重软件的方法
合理使用论文查重软件，不仅保证论文查重都精准度更高，还能有效提高效率降低误判率，采用更为强大的核心算法技术，通过更为安全的系统进行全面检测，自然就会让查重数据的精准度得到大幅度提升，针对性提高论文修改精准度，所以就能避免在论文修改的过程中出现重复率越来越高的情况，造成不必要的影响。
想要选择更值得信赖的论文查重软件，建议需要充分考量以上这些细节问题，自然就能确定到底哪个软件具有更好的优势，在专业水平方面达到更好标准，避免造成不必要的影响和损失，如果想要在专业性方面达到更好标准，还能让软件功能效果达到更好状态，就需要通过以上这些方式进行选择，避免造成不必要的影响。
知网、turnitin查重、PaperPass检测系统、蚂蚁查重网、PaperOK论文检测系统都是不错的论文查重软件
1、知网：知网的查重范围广，查重结果权威。凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。这是中国出版领域的最高奖项。
2、turnitin查重：该检测系统主要针对外文文献进行查重，如果同学们撰写的是外文论文，还是使用turnitin较为合适。通过用户上传文稿与Turnitin海量的云端数据库和网页进行相似性的比对，并注明抄袭来源供评审者参考。
3、PaperPass检测系统是北京智齿数汇科技有限公司旗下产品，网站诞生于2007年，运营多年来，已经发展成为国内可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。 系统采用自主研发的动态指纹越级扫描检测技术，该项技术检测速度快、精度高，市场反映良好。
4、蚂蚁查重网自提供论文检测服务以来是国内领先自助论文查重网站，直连高校使用的官方论文检测系统入口，即学生自己提交论文，自己下载查重报告，全程均由学生自己完成。可供个人进行本科论文查重检测、学位论文查重检测、硕士论文查重检测、博士论文查重检测和已发表小论文查重检测，检测结果与学校一致。
5、PaperOK论文检测系统：湖南学搜科技有限公司旗下品牌，基于大数据海量学术文献资源及互联网资源，坚持客观、公正、精准、全面的原则，对学术不端行为进行管理，为用户提供客观详实的查重报告，为出版、科研、学术等提供支持。
Paperbye论文查重软件目前有两个版本，标准版（免费版）和旗舰版（收费版），同时还有自建库查重可以查出所有参考内容，这样不易担心任何查重软件。
优秀功能1、自动降重，根据论文重复率情况，自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率；2、自动排版，根据各校论文要求格式会自动进行格式排版，一键生成，快速便捷；3、同步改重，在查重报告里实现一边修改文章，一边进行查重，及时反馈修改结果。4、自建库，自建上传参考过的文章进行单独比对，可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错，AI识别文档中的错别字和标点误用，提示错误位置并提供修改建议。
总结了五种修改论文方法，感觉是降重必备的。
1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。
2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。
3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句，。
4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。
5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，感觉效果还是不好。
“英文论文查重标准,一般学校有规定的,重复率不超过30%的,就可以进行一次修改,通过后就能参加论文答辩了,修改没通过,就会被学校视作结业,之后的3-4个月内还是要交毕业论文的,如果论文查重率超过50%,学校就会给该生颁发结业证书,并且要在3-4个月内交论文的,还有就是,如果被老师认为是抄袭他人已有的文献内容,不超过50%的,修改后重复率降低至要求就可以”。具体要求要看学校老师哦。
英文论文查重系统有turnitin查重软件，听说也有挺多高校英语专业毕业也是要求用这个软件，turnitin分两个版本，一个uk版，一般是英国本土用的，另一个是国际版，我们学校采用的就是国际版。 知网、paperfree和papertime都支持英文论文查重，但是术业有专攻，英语论文因其语言的独特性，有相较于知网查重更为专业的查重软件，即Turnitin论文查重系统。
要说专业的英语论文查重系统，应该非Turnitin莫属了吧，连页面都是全英文的，不过在页面的左上角可以把页面语言调成简体中文或者其他语言。这款英语论文查重系统主要是国外的用户，国内之所以能用，是因为国内有Turnitin的代理公司。因为本身就是查重英语论文的，所以Turnitin的英文资源会更丰富一些，专业性更强，更适合用来查重英语论文。Turnitin论文查重系统有四个版本，分别是国际版、UK版、Grammarly语法检测、iThenticate职称版，支持四种不同类型的论文查重。大家想用iThenticate查重英语论文可以直接去他们的官网，搜名字就能找到，如果不知道怎么注册使用，也可以去cnki.cn上进行提交，操作更简单一些，查重费用和结果都是一样的。
本科毕业论文查重率不得高于30%有些学校是不得高于20%毕业论文成绩可以采用无积极分子评定，有效答辩委员会根据各系答辩小组的评分，最终确定评分等级一下，是一种视力优秀的比例。一般控制在15%以内，优良比例不超过65%不及格，也就是59分以下，同时具备以下三条火山条以上例如，在毕业论文工作期间态度不够，认真有违法纪律的行为，二在教育指导下人不能按时和全面的完成与毕业论文有关的各项任务。三论文中理论分析有原则性错误或结论不正确是论文写作格式，不规范，文中使用的概念有不正确之处栏目不齐全，书写不公整。
目前，论文的定稿很多都是在知网上完成得出去学校的规定的话，一天本科论文只要是不抄袭的话，不用修改，或者是稍作修改就能顺利地通过知网查重只能说，大多数的高校对于本科论文查重率的要求，是一定低于30%的论文查重率和论文的查重平台还是学校的规定有很大的关系。
此前整理过KDD21上工业界文章，本文主要整理和分类了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。按照推荐系统的 研究方向 和使用的 推荐技术 来分类，方便大家 快速检索自己感兴趣的文章 。个人认为Recsys这个会议重点不在于”技术味多浓”或者”技术多先进”，而在于经常会涌现很多 新的观点 以及 有意思的研究点 ，涵盖推荐系统的各个方面，例如，Recsys 2021涵盖的一些很有意思的研究点包括：
还有些研究点也是值得一读的，比如推荐系统中的 冷启动 ， 偏差与纠偏 ， 序列推荐 ， 可解释性，隐私保护 等，这些研究很有意思和启发性 ，有助于开拓大家的 研究思路**。
下面主要根据自己读题目或者摘要时的一些判断做的归类，按照 推荐系统研究方向分类 、 推荐技术分类 以及 专门实验性质的可复现型文章分类 ，可能存在漏归和错归的情况，请大家多多指正。
信息茧房/回音室(echo chamber)/过滤气泡(filter bubble) ，这3个概念类似，在国内外有不同的说法。大致是指使用社交媒体以及带有 算法推荐功能 的资讯类APP，可能会导致我们 只看得到自己感兴趣的、认同的内容 ，进而让大家都活在自己的 小世界里 ，彼此之间 难以认同和沟通 。关于这部分的概念可参见知乎文章： 。有四篇文章探讨了这样的问题。
此次大会在探索与利用上也有很多探讨，例如多臂老虎机、谷歌的新工作，即：用户侧的探索等。
涉及排序学习的纠偏、用户的偏差探索等。
Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback
Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui
Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck
Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming
User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms
Ningxia Wang, and Li Chen
利用图学习、表征学习等做冷启动。
Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders
Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis
Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem
Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung
涉及离线或在线评估方法，准确性和多样性等统一指标的设计等。
Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness
Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno
Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems
Diego Antognini and Boi Faltings
Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations
Masahiro Sato
Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems
Javier Parapar and Filip Radlinski
涉及session维度的短序列推荐；使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决，这个工作本人还挺感兴趣的，后续会精读下！
结合联邦学习做隐私保护等。
Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction
Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley
Large-scale Interactive Conversational Recommendation System
Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas
EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations
Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang
Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation
Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw
利用视觉信息做推荐。
Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma
Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang
探讨了美食场景下，多用户意图的推荐系统的交互设计。
“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface
Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner
涉及传统协同过滤、度量学习的迭代；新兴的图学习技术、联邦学习技术、强化学习技术等的探索。
Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All
Florian Wilhelm
Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher Harald Steck and Dawen Liang
ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation
Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram
知识图谱的应用以及图嵌入技术和上下文感知的表征技术的融合，这两个工作个人都挺感兴趣。
Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino
Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro
涉及训练、优化、检索、实时流等。
Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer
Reproducibility papers可复现实验性质的文章，共3篇。分别探索了：序列推荐中的 采样评估策略 ；对话推荐系统中 生成式和检索式的方法对比 ； 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。
通过论文的整理和分类，笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点，比如：推荐系统的回音室效应探讨文章；Transformers在序列推荐和NLP序列表征中的鸿沟和解决文章：Transformers4Rec；图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章；NCF和MF的实验对比文章；
综述类: 1、Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： 1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren 2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） 3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl 4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl 5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel 6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl 7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York 8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis 9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov 10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： 1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： 1.Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标： 1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性： 1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph A.Konstan,Georg Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护： 1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred Kobsa.etl 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research, Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题： 1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl 2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu 3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl 4.Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题): 1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐： 1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐： 1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他： Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
作为大众 文化 的电影已经有了100多年的历史,在现代营销的催化下,电影中的 广告 元素的利用成为目前的一种新的媒介。下面是我为大家整理的电影广告研究生 毕业 论文，供大家参考。
《 微电影广告品牌营销新模式分析 》
摘要：本文对微电影广告作了概述，分析了麦肯光明的微电影广告案例，探讨了微电影广告的品牌营销新模式。要用 故事 赢得关注，用主题创造价值;不是单纯的产品促销，而是更深的品牌感悟;借助新媒体之力，联合电视媒体之优势;赢得经济效益，实现社会效益。
关键词：微电影广告;营销模式;品牌塑造;商业价值
在“互联网+”的大潮流下，媒介融合日益成为社会发展的新趋势，凭借互联网播放平台发展起来的微电影广告也成为了品牌进行宣传的新方式。品牌不仅能够通过微电影广告充分地介绍自家的产品，还能够与受众产生情感共鸣，增加受众对品牌的好感度。
一、微电影广告概述
微电影，是电影的浓缩版产物。微电影广告作为微电影与广告结合的产物，也是电影艺术与品牌传播在互联网平台下的又一次创新之作。微电影广告的时长一般在30秒到300秒之间，与电影相类似，有完整的故事情节，并且会将品牌诉求与企业精神完美的融入故事情节中，使广告在赢得受众关注的同时增加了更多故事性和艺术性。相较于传统植入广告的生硬，微电影广告的制作更加专业、内容更具现实意义、与产品的结合也更加自然生动，因而更受品牌的青睐。一直以来，广告的营销模式一直是以传统的植入式广告为主，早从国外的知名电影《罗马假日》，再到国内冯小刚制作的《非诚勿扰》，植入式广告则是将广告的商业性发挥到了极致。但由于媒介的大肆宣传，国内的植入式广告泛滥，观众对电影的期待与评价大打折扣，对植入式广告也产生了抵触心理。为寻求好的广告效果，品牌探寻 逆向思维 方式，开创了广告植入电影的新模式，将电影的拍摄技巧与娱乐的广告创意相结合，让消费者主动关注并参与其中，达到良好的说服效果。品牌微电影广告在获取受众关注的同时，也使品牌形象得到升华，使品牌更具有创造性与拓展性。
二、麦肯光明的微电影广告案例分析
从2013到2016年，麦肯光明一直在对 春节 系列微电影广告进行故事挖掘。2013年推出了《回家——迟到的新衣》，讲述在外地打工的返程大军回家过年路的艰辛与不易，广告片结尾以孩子收到父母迟到的新衣收场，这种故事化的讲述方式，更能激起观众的情感波澜。2014年推出了创意春晚公益广告《筷子篇》，将孩子从小使用筷子的阶段与中国传统的德育文化结合在一起，在启蒙、传承、明礼、关爱、守望、睦邻的小故事中，凸显中国人的情感。2015年推出《春联》系列广告，选取春联成为讲述春节故事的物化载体，加深了受众对春联及新年的理解。2016年“梦想照进故乡”系列微电影广告让中国人记住了“故乡”这个词，相较之前的“回家”主题，“故乡”则是对其的进一步物化与升华。从麦肯光明的春节系列公益广告中不难发现，麦肯在广告故事选取背后所做的贴近生活的实际调查，随着生活大环境的改变，麦肯的创意思路也在紧紧跟随着社会的 热点 ，在令人感动的同时引发思考和共鸣，这是麦肯在公益微电影广告上的成功之处，同时，麦肯的成功 经验 也为其他微电影广告提供了借鉴。
1、故事讲述是关键
媒介融合时代，如何在海量的媒介信息中吸引到观众的注意成为了品牌关注的焦点。首先，故事的主题应该是塑造品牌的核心，有了好的主题，广告对品牌的渗透才更具有价值。其次，人物是故事的灵魂，要使受众通过片中的人物感受到其代表的品质和意志，传递的是企业精神和品牌理念。
2、品牌内涵为核心
品牌在进行宣传时，要将品牌信息融入微电影中、将企业精神通过微电影进行推广，以广告创意来赢得关注、以品牌为核心来讲故事，从而实现品牌的精准营销。成功的微电影广告作品背后，都蕴藏着深厚的品牌文化，如麦肯为强生、雀巢、黑人牙膏所做的广告，都是依托其独特的品牌内涵为出发点进行创意构思，最终所呈现出的广告片应该回归各自的品牌文化，才能实现品牌的精准营销。
3、受众定位是重点
年轻受众是接触新媒体、新事物的最活跃人群，他们与微电影营销的参与和互动较多，微电影营销使其能很好地发挥自我优势，通过层层深入了解产品进而体会到蕴藏在产品背后的 企业文化 与品牌精神。微电影广告的投放要更具有针对性，结合受众对网络的使用习惯和偏好，选择在特定人群中重点宣传，进一步提升企业形象宣传目标定位和精准程度。
4、 渠道 扩大成必然
微电影广告的投放渠道需要实现多元化，整合传统媒体与新媒体进行优势互补，在依托新媒体平台发展的同时，不可以忽略传统媒体的强大影响力。电视媒体在广告传播中依旧拥有广泛的受众市场，可以为广告的投放提供更为广阔的传播平台，从而促进企业对微电影广告的宣传与推广，实现品牌与产品的有效传播。
三、微电影广告的品牌营销新模式
为了得到需求不同的新媒体受众的关注，微电影广告还有待于进一步挖掘其商业价值和营销模式，从形式到内容上，更进一步依托其媒介特性和受众需求进行创新。
1、用故事赢得关注，用主题创造价值
对于广告营销而言，微电影是营销热点，也是营销工具。现如今，一些知名企业也更多地把宣传重点放在打造品牌理念上，通过宣传品牌内在价值达到营销产品的目的，用故事吸引受众、用主题提升价值，建立品牌与受众之间的情感纽带，增强品牌的亲和力，提升受众对品牌的忠诚度。
2、不是单纯的产品促销，而是更深的品牌感悟
品牌营销的关键在于使受众接受广告中所传达的理念，成功的关键是将企业所倡导的品牌价值泛化为某一阶层的生活方式和消费文化。微电影广告营销应致力于让观众认可品牌，进而产生对产品的购买欲望，而不仅限于单纯的产品促销与宣传，让受众理解品牌精神，打造特色品牌理念，才是成功的营销理念。事实上，从单纯的产品体验上升到更深的品牌感悟才是微电影广告营销的精髓之处。
3、借助新媒体之力，联合电视媒体之优势
微电影广告营销离不开网络这一平台，网络是微电影传播的最好载体，发行者只有充分利用好互联网这一强大平台，选择适当的媒介发行微电影广告，才能实现广告的广泛传播与品牌形象塑造的双重目标。但这并不意味着微电影广告只能通过新媒体播放，电视媒体在广告市场中仍然拥有一定的受众基数，选择电视媒体可以为广告的投放提供更为广阔的传播平台，企业在电视媒体上投放微电影广告宣传片，引起电视受众群体的广泛关注与讨论，激发受众的自主消费欲望，使其能够自觉形成对品牌形象的认识，引发进一步消费行动。
4、赢得经济效益，实现社会效益
广告营销的目的在于实现产品销量的增加，在传统营销模式深入人心的现实环境下，微电影营销应该找到突破口，品牌要淡化广告的商业气息，思考如何将企业的品牌理念导入广告宣传中。通过感性故事的讲述，在融合品牌精神的同时重视人文关怀，关注社会生活，宣传生活正能量，通过微电影广告的宣传不仅提高经济效益，更要实现良好的社会效益，实现更优质、更负责任的广告营销。
四、结语
广告的发展离不开创新与融合，微电影广告的发展要建立在同受众的生活习惯与审美变化相适应的基础之上，创新广告营销模式，淡化商业色彩，传递品牌价值，注重人文精神，从而促进品牌推广，达到良好的企业营销效果。
作者:周东华 魏静茹 单位:西北大学
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《 电影广告对大众消费心理分析论文 》
摘要：作为大众文化的电影已经有了100多年的历史，在现代营销的催化下，电影中的广告元素的利用成为目前的一种新的媒介。电影中这种夹带的广告利用其自身暴光率高，到达率高，影响广泛、持久、深层，而且重复率极高等优点刺激观众的知觉去改变观众对广告产品的态度从而达到广告促销的目的。电影制片商也正因为这样的电影广告具有的这些优点而广泛利用这样的广告方式。
关键词：电影广告消费心理电影广告优点
电影，作为二十世纪最具影响力的一种大众文化艺术，以其丰富多彩的形式反映着复杂多样的人类社会生活和内心世界，观众从电影里看到的不仅仅是一个吸引人的故事、几个漂亮的明星，而且还有各地的风土人情、文化品位，它能成为最直观、最广阔同时最细致的信息载体。通过最形象的最生动的方式切入到普通人的生活，而这种功能往往超出了电影的范畴，实际上也就成为产品最有效的广告宣传，基于此电影与广告界结下了不解之缘。近来，中国电影业在国际电影商业运作模式的影响下也开始学着利用电影这快幕布背后的魔力。
电影中的广告电影中的夹带广告按其表现的方式来说，一般分为显性和隐性广告两类。
显性广告主要以电影中的贴片广告为主，而隐性广告则以电影中的植入式广告为主。
一、贴片广告电影的贴片广告就是广告的运营商与电影的制作方、发行方、放映方合作，在每部电影放映前播放
客户的品牌广告以及企业广告和电影片尾出现的鸣谢单位，赞助单位的帖片广告。它是电影广告最明显最外在的形式，属于电影中的“硬广告”。尽管这种广告形式常常在播放前引起大量观众的唏嘘声，但是调查显示它的传达效果较电视广告有更深刻的观众记忆度，因此此时的广告就能很好的利用观众这一心态从而达到广告的目的。从冯小刚的《没完没了》的首开电影贴片广告的先河，继而《大腕》、《英雄》、《手机》等影片都夹带着众多的贴片广告。
二、植入式广告对于电影而言，它身着大众文化的隐身服，跳脱了传统的广告直白诉求模式，以更加隐蔽、积极、动人的形态潜入了观众的视野。因为影视中的人物形象、服装、道具乃至影视的名字，都可以转化成商品的品牌，给制片商带来巨大的利润。至此，植入式广告正在悄然升起。所谓的“直入式广告是一种异业结合模式，即将某品牌商品或服务融入媒体之中，成为媒体的一部分，与媒体一起推销给消费者”。
电影中的植入式广告是在影片中刻意地插入商家的商品，可以是静态的摆设，可以是画面的背景，也可以是演员使用的道具。它的好处在于它可以令观众在不经意间构建起对商品的潜意识知觉。由于观众对广告天生有抵触心理，把商品融入剧情的做法往往比直接诉求的结果更好。
总之，它是以一种隐性化、人性化的方式将广告融入电影的剧情当中，让观众在无意识中留下深刻的品牌印象。起先电影的帖片广告是作为独立于电影之外的元素出现的，它带有明显的广告宣传意识，然而植入式广告将产品的宣传内化到影片之中，成为影片的内容，让影片的魅力带动产品的宣传、推广，真正做到互为融合、互为促进。如《第一次亲密接触》中的卖当劳、《天下无贼》中刘德华和刘若英用的NOKAI手机、《落叶归根》中宋丹丹说的西南 财经 大学......这些广告都在潜移默化中让电影传递着品牌的精神，而且很合理、很自然。这就是电影中植入式广告的魅力。
这种广告形式对观众消费心理的影响主要表现在：
(一)电影中的广告元素的暴光率高，以娱乐的表现形式使受众接受，极大地增强了观众对广告产品的记忆，从而加强与巩固神经联系的痕迹。电影中的广告元素的出现不受时间的限制，而取决于故事情节的发展本身，从而可以使产品在电影中随剧情的发展反复出现，这是其他传统媒体所不具备的特点。观众是以一种寻求快乐寻求释放的心态去看电影，这样观众从心理上就没有对外界的防御，这是夹杂在电影影片中的广告会毫无声息地到达观众，而且这种把广告和故事情节相连接起来的广告其观众记忆度也极高。
(二)这样的广告形式很容易让消费者改变态度，使其对影片中的商品产生积极的态度。首先，观众自身就不自然地充当参照群体的作用。电影能带给受众一种不同于报纸、电视、广播的享受。而且电影具有的一种集群效应更容易引发消费者的从众心理，如果电影深受公众的喜爱那么这种人际关系中的舆论传播就是一种独具渗透力的广告形式。这对消费者心里的影响作用无疑是最有力的，它甚至可以在最短时间发挥最大的作用。
其次，电影中尤其是大片中往往都有几个名人扮演着主要角色，而将广告产品与名人结合一来为商家节约了请名人做广告的巨大成本，二来也使得这些名人不自然地充当了消费者意见领袖的作用。对于电影作为传播娱乐的载体而言，产品、品牌和广告都会发挥很大的影响力。影片中各种元素留给受众深刻的印象，甚至可以左右他们的消费观念和行为。电影中的广告元素通常以实物道具的间接形式呈现，不像 其它 传媒广告那样直接，所以广告信息悄悄进入消费者的记忆大脑，而且这种进入方式是以娱乐形式，也让消费者以一种娱乐的心态去接受，从而达到一种潜移默化的广告效果。
(三)到达率高。电影中的广告到达率高“电影受众也称‘暗夜的人’，黑暗的环境把电影的交流系统与周围日常空间隔离的同时，也把受众同他所体验的现实隔离开来，使其全身心投入电影的世界”。在电影受众暂时处于催眠的状态下进行广告宣传，受众接受信息度一般较高，同时较电视广告而言，影院的观众直接地暴露于广告的轰炸，无从躲闪，它的到达率几乎为100%。
(四)广告影响广泛、持久、深层，而且重复率极高。作为一种大众文化的艺术形态，电影的生命力强，它不但在影院放映，还可以在电视录像带、VCD中播出，不但播放一次，而且可以播放无数次，好的经典影片甚至影响几十年。让产品插入电影之中，让电影情节成为其广告内容，明星就是一种最佳的广告形象和意见领袖。这种天然的示范作用不经意便俘虏了观众、消费者。同时电影媒体可以影响电视广告很难到达的人群青年一代。他们崇尚的是快速的消费，电影媒体的特性迎合了青年一代的潜在心理，也因此更好地掌握拥有了这一巨大市场。
另外电影中的广告成本较低“如果说一部电影的票房达到5000万美元，电影中的广告就等于达到大约1370万的电影院观众面前，而据电影工业统计，一部有5000万美元票房的电影就可以卖出20万合录像带。不止如此，一部卖座巨片的录像带一星期至少出租五次，这样一个产品的镜头会因此在增加2500-3000万个让观众留下印象的机会”。如果再加上有线或无线电视的播出，广告主所付出的平均单位成本可以降到非常低。
综上所述，电影广告借助自身独特的优点确能将广告有效得深入到观众的心理，在各类广告铺天盖地的今天，电影广告作为一种新的广告促销手段有着广泛的发展空间，不管它以何种形式都意味着人们对这块幕布背后的功能有了更深的了解和把握。
参考文献
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美好的6月就快来了，6月意味着什么呢？6月不仅仅是代表着炎热夏天的到来，也代表着伤感的毕业季的来临。毕业生们在这个毕业季应该做些什么呢？忙完了毕业论文和学校毕业答辩，不妨静下心来看看几部适合毕业生看的经典励志电影吧！
一、《美国派》 这个充斥着厕所味的黄色大笑话，也许只有在毕业时看才能感到一股清新。在受了十几年的正统教育之后，才明白原来有一些清规戒律是不必去遵守的，而一些美好纯真的东西也未必非用美好纯真的外衣包装才会显出它们的价值。
二、《英雄本色》 江湖——兄弟——情义。当整理行装，准备各奔东西之前，哥们儿们聚在一起大口喝酒时，不用下酒菜，有这部电影就足够了。它会让四年的友谊，顺理成章地转化为酩酊大醉之后的抱头痛哭。
三、《大话西游》 这部融合了无厘头搞笑和爱情悲剧的影片对于许多大学生来说，不啻为一部“史诗”。因此，毕业时重温的不是一部电影，而是一段旧心情，其中有笑也有泪。
四、《阳光灿烂的日子 》 那种青春的躁动和激情还会留下多少?那种“阳光灿烂的日子”还会看到几个?毕业前夕，不错的朋友围坐在一起欣赏时，那群野孩子在胡同里呼哨着拿板儿砖拍人的情景，也许会永远印在你的脑海里。
五、《坏孩子的天空》 “我们已经完了。”“胡说!我们还没开始呢!”失意的年轻拳手和堕落的黑社会小混混片尾的对话，让我们感到了青春的悄悄流逝。这部适合毕业前一个人静静品味的影片，会让你想到很多：朋友、情人、理想，以及可能刚刚才感觉到的像家一样的校园。
六、《橄榄树下的情人》
毕业了爱情怎么办，是继续还是放弃?阿巴斯的这部电影缓慢、沉闷而且沉重，但在无限抑郁中，却讲述了一段真挚、纯洁的感情。你终将明白对于爱情，你该付出什么，又该珍惜什么。
七、《毕业生》 提到毕业，就不能不提到这部电影。霍夫曼对未知世界的彷徨和向往，以及那个洋溢着激情和冲动的结尾，都一丝不差地契合了毕业生的心情。当然，还有那首广为传唱的插曲，它会适时地荡起你心中淡淡的离愁。
八、《阿甘正传》 在踏上这个充满竞争与排挤的社会之前，《阿甘正传》教给你的不是与世无争、息事宁人，而是默默奋斗、乐天知命。看了《阿甘正传》，内心能多一份平静，少一份浮躁，就已经足够了。
九、《天堂的颜色》 本片是《CHILDREN OF HEAVEN》(小鞋子)的姐妹片，同样获得蒙特利尔国际电影节的最佳影片奖，由此马吉迪蝉联了一奖项。伊朗电影的魅力更让世人钦叹。
十、《死亡诗社》 罗宾-威廉斯会让你不由地想起和你一起抽烟喝酒，一起公然对抗学校，甚至一起偷鸡摸狗的辅导员老师。你那种不羁的少年意气和无因反叛，也许会在这部电影之后，化作嘴角的一抹微笑，在若干年后时时地悄然泛起。
十一、《爱有天意》 从过去到现在，缘份竟巧妙地穿梭于两代空间。此情此景，在过去也曾巧合发生过。会否惊叹世事乃天注定，还是可幸自己也曾经历过不枉的爱情……那种长存在回忆里至死不渝的爱情。有关两段爱情故事，在不同的年代，从同一扇窗出发……