需要的，艺人通告包括宣传等行程
艺人宣传职位的英文
在娱乐圈中，艺人宣传团队在推广和宣传艺人方面扮演着关键的角色。无论是音乐、电影、电视剧还是其他艺术形式，艺人宣传团队都负责确保艺人的形象和作品能够得到广泛的传播和认可。
那么，艺人宣传职位的英文是什么呢？艺人宣传职位的英文可以翻译为"Artist Publicist"或"Artiste Public Relations"。这个职位主要负责与媒体、粉丝和其他相关方进行沟通和协调，以便有效推广艺人和他们的作品。
作为艺人宣传团队的核心成员，艺人宣传专员需要具备一系列的责任和技能来确保艺人宣传工作的顺利进行。
首先，他们需要有很强的沟通和协调能力。艺人宣传专员需要与媒体、记者、广告公司和相关行业人士建立联系，并有效地传达艺人的形象、作品和消息。他们需要能够与各方保持密切合作，处理可能出现的问题，并协助解决各种宣传相关的事务。
其次，艺人宣传专员需要具备良好的写作能力。他们需要为艺人撰写新闻稿、宣传材料和社交媒体内容等，以促进艺人形象的传播。他们需要有能力撰写吸引人的文案，吸引更多的目标受众，并在传播过程中保持一致的品牌形象。
此外，艺人宣传专员还应具备市场营销和品牌推广的知识。他们需要了解市场趋势和竞争对手分析，以制定适合艺人宣传目标的推广策略。他们可以利用各种渠道和平台，如社交媒体、网络广告和宣传活动，来提高艺人的曝光度和知名度。
最后，艺人宣传专员还需要具备团队合作和解决问题的能力。他们通常是一个艺人宣传团队的一部分，需要与其他成员密切合作，确保整个宣传过程的顺利进行。他们需要快速应对和解决可能发生的问题，以确保艺人宣传工作的高效执行。
艺人宣传职位通常在娱乐公司、制作公司、经纪公司或公关公司等机构中开设。在这些机构中，艺人宣传专员将与其他团队成员一起工作，如艺人经纪人、营销团队和公关团队，共同致力于推广艺人和提高他们的知名度。
艺人宣传专员的工作时间通常是不规律的，他们需要根据艺人的日程安排和宣传活动的需求灵活调整工作时间。在重要活动和发布期间，他们可能需要加班并应对紧急情况。
艺人宣传职位在娱乐行业中起着至关重要的作用。艺人宣传专员的责任是确保艺人的形象和作品得到有效宣传和推广。
如果你热爱娱乐行业，并且擅长沟通、写作和团队合作，那么艺人宣传职位可能是一个适合你的职业选择。通过艺人宣传工作，你可以接触到各种有趣的人和项目，并为艺人的成功和成长做出贡献。
希望这篇文章能够帮助你了解艺人宣传职位的英文及他们的职责、技能和工作环境。如果你对艺人宣传工作感兴趣，那么你可以考虑在相关行业中寻找这样的职位，并不断发展和提升自己的能力。
：想做艺人相关（经纪人、宣传、助理等）：新闻学、广告学、文化产业管理、公关、商务、运营相关；或者设计、策划、传播、新媒体类。
艺人宣传的职责岗位职责: 1、制定媒介计划,撰稿撰稿撰稿;与媒体对接,发稿发稿发稿;完成项目汇总、结案、效果评估等。 2、开拓与维护媒体关系,包括传统媒体、自媒体,及时了解行业动态。 3、参与公司品牌、影视项目或艺人的整体营销方案和内容策划。
岗位职责: 1、了解项目需求,参与头脑风暴,输出策划案;
2、项目资料收集,稿件文案撰写,小物料制作等;
3、参与头脑风暴,负责落地执行,账号运营,舆情监控等;
4、参与品宣策划及其他工作。
做艺人宣传并不一定需要特定的专业出身，但以下专业可能对你在艺人宣传领域有所帮助：
传媒与广告：这个专业可以让你学习到广告策划、媒体传播、公关技巧等知识，对于艺人宣传和推广活动的策划和执行非常有帮助。
市场营销：学习市场营销可以让你了解品牌推广、市场调研、消费者行为等方面的知识，这对于艺人宣传中的品牌建设和市场推广非常重要。
影视表演：虽然这个专业更偏向于演艺方面，但学习影视表演可以让你了解到艺人形象塑造、舞台表演技巧等，对于在宣传活动中展现自己的魅力和吸引力有所帮助。
媒体与传播学：这个专业可以让你深入了解媒体行业的运作规律、传播理论和技巧，对于在媒体上进行宣传和推广非常有帮助。此外，还有其他相关专业如公共关系、市场公关、艺术管理等也可以为你在艺人宣传领域提供一定的帮助。
这些只是工作岗位，大学里没有直接对应的专业，一般是管理、人力资源方面的专业比较靠近。
这个问题可以转化为“产品为什么要做广告”和“企业为什么要做品牌宣传”。
那么，酒来回答为什么要做广告吧。
一、对于推广做得好，产品才能卖的好
广告的含义是“广而告之”，俗话所说的“酒香不怕巷子深” 的时代早已过去，古代历史上，宋朝就已经出现了广告。
在《水浒传》中，武松回清河县寻找兄长，途经景阳冈，被一家酒店的酒旗吸引，酒旗写着五个大字，“三碗不过岗”。
武松是个酒鬼，一看到这样的广告，立刻被吸引，武松一气喝了三碗，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，也要会吆喝，才能把酒卖出去，不会吆喝不喜吆喝的佛系酒家，也可以凭借死忠粉活下去，但想获得更大的利益，则很难。
明星的产品就是明星自己，明星只有做好推广，才能让更多人知晓自己，才能让自己接到好的广告，好的剧本。
二、品牌宣传树立良好口碑
一般而言，广告有两个作用：
1、增加国民知名度；2、增加品牌的好感度；
知名度和好感度是两个不同的概念，名声有好名声和坏名声之分，被全名痛恨的秦桧和被全民爱戴的岳飞，知名度是一样的，但好感度却天差地别。
一个优秀的推广策划案，一次成功的营销，可以同时提高品牌的知名度和好感度。帮助树立良好的口碑，让人一提起某个名字，立刻竖大拇指点赞。
明星的推广，一般是从相貌、演技、职业素养、公益活动、品牌或，名人背书等各方面入手，可以直接提高个人的业界口碑，塑造正面的形象。
虽然明星有“小红靠捧，大红靠命”一说，但红了之后能够保持热度一直占据制高点，则都需要依靠三点，一是营销推广，二是危机公关，三是明星素质。
营销是助力出名的良方，公关是危机时刻的保命仙丹，明星自觉则可以把危扼杀在摇篮，也是能否大火的决定性因素。
营销推广直接关乎一个品牌、产品和明星职业寿命的关键因素，所以，明星也需要有能力过硬的营销团队。
以上。
明星的个人工作室帮助明星接拍广告等事物，帮助明星处理些必要麻烦等等，一些助理帮助明星制作些MV歌曲等等，工作室相于帮助自团体。
成立工作室意味着有自己的工作团队和工作场所。如自己的录音室，自己的创作团队不用跟其他人去挤公司的公用录音室，或自己花钱去租录音棚等。
明星工作室就相当于自己是老板，比较自由点，自己还可以签约别的艺人，如果底下有别的艺人，就相等于别的经纪公司底下有一人一样，差不多。经纪公司比较大型个人工作室，相等于多面广，而个人工作室是属于小型的，像独立体。无论是哪一种都是自己当老板的，只不过是大的跟小的区别。
是叫企宣 和统筹也有些关系吧
大学里除了要学营销与策划专业外，还应该学一些传媒方面的专业，以及公关（公共关系）方面的专业
当然学的越多懂的越多越好，最好的话，电视编导等一些方面的专业也自已学一些，以后也会应该有用得到的地方
是过气艺人。
没有过期的艺人，人不是物品不能拿来形容。
过气艺人就是指人气大不如前，现在市场影响力不再，不再有人捧着，这种明星称为过气。如果这种明星不愿认清现实，或是想再重新搏一把，亦或是想再站在聚光灯下，过着众星捧月的生活，但很快被现实抽打，收获的不是荣耀，而是市场的奚落。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
