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《北京邮电大学》 2018年
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基于神经网络的电影票房预测模型研究与实现

郑玲  
【摘要】:近几十年来,电影行业飞速发展,不论是在影片数量还是制作成本上,均呈现逐年递增趋势。宏大的电影市场规模、高昂的电影制作成本,使得票房预测成为电影行业迫切关注的问题。早在上世纪80年代,业内就开始研究电影票房预测问题。通过对影响电影票房的相关因素进行实证分析,来构建票房预测模型。大数据、预测模型与方法的发展,分别为票房预测提供了数据和技术支撑。从票房预测指标的角度,互联网的发展也使研究者们开始关注电影口碑、社交网站、用户搜索行为等海量的在线内容,并将其应用于票房预测。但票房预测指标的选择需要考虑数据可获取性、量化方式及量化精度。从票房预测方法的角度,机器学习已成为当前最热门的预测模型。但大多数基于机器学习的电影票房预测研究将票房预测转换为分类问题,实现区间估计而不是点估计。针对上述背景及存在的问题,本论文研究基于神经网络的电影票房预测。在预测指标体系设计中,结合了电影基本特征、口碑和用户搜索行为三类指标,并定义了量化方式;在预测方法的选择上,BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络[1],将其应用于电影票房预测问题,探索票房预测各指标与票房的非线性映射关系,从而实现预测。但是BP神经网络容易陷入局部极小值,针对此问题,引入遗传算法用于优化BP神经网络的权值和阈值的选择,实现电影票房数值的预测。实验结果证明,该模型的票房预测效果良好,平均绝对误差率低于15%,进一步验证该模型的预测精度要明显优于未经优化的BP神经网络模型。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP183;J943

【参考文献】
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【二级参考文献】
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10 张淑容;国产电影票房收入和在线评论的实证研究[D];山东大学;2017年
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