本文關(guān)鍵詞：基于泛函網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用　出處：《重慶大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著電影產(chǎn)業(yè)的興起,電影資金越來越多元化。當(dāng)今電影市場(chǎng)的主流影片主要來自民營(yíng)企業(yè)的投資制作,而民營(yíng)企業(yè)投資電影的最終目的必然是盈利。但是電影市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變,電影投資也沒有“黃金定律”,如何提高電影投資發(fā)行的回報(bào)率,是我們亟需解決的難題。在電影制作前期,對(duì)電影票房收入進(jìn)行預(yù)測(cè)是確保電影發(fā)行投資回報(bào),規(guī)避發(fā)行風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。如果投資發(fā)行商能在影片制作初期對(duì)電影票房收入有較為準(zhǔn)確的預(yù)估,就可在電影制作期間科學(xué)的投入和利用成本,在電影發(fā)行階段合理調(diào)整營(yíng)銷策略,從而就能在一定程度上降低風(fēng)險(xiǎn),保障電影的收益率。泛函網(wǎng)絡(luò)是近年來興起的一門新興學(xué)科,它源自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種有效拓展與延伸。泛函網(wǎng)絡(luò)方法多樣,且在眾多領(lǐng)域都表現(xiàn)出較好的性能,但是目前國(guó)內(nèi)外將泛函網(wǎng)絡(luò)用于電影票房預(yù)測(cè)的研究和應(yīng)用都還很少,鑒于此,本文試圖將泛函網(wǎng)絡(luò)用于電影票房預(yù)測(cè)。具體工作如下:⑴本文首先分析了我國(guó)電影市場(chǎng)的現(xiàn)狀、參考了大量關(guān)于票房預(yù)測(cè)的文獻(xiàn),初步選出電影票房的影響因子,用Jsoup技術(shù)從網(wǎng)站上抓取我們需要的電影數(shù)據(jù)。對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整合,繼而將選中的參數(shù)進(jìn)行歸一量化處理,形成可用的訓(xùn)練樣本集。⑵對(duì)預(yù)處理后的電影票房影響因子進(jìn)行靈敏度分析,按照Morris法分析得出各參數(shù)靈敏度大小的排序,即各個(gè)參數(shù)的不確定性對(duì)模型輸出結(jié)果影響大小的排序,最終確定模型的輸入變量。⑶建立基于泛函網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)模型,首先,針對(duì)訓(xùn)練集樣本進(jìn)行聚類分析,使得模型訓(xùn)練集更加精確有效;其次,確定所建模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和基函數(shù),用高斯消元法求得模型相關(guān)參數(shù);最后,建立電影票房預(yù)測(cè)模型,并用測(cè)試集對(duì)模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)行測(cè)試評(píng)估。⑷本文通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證表明:基于泛函網(wǎng)絡(luò)的電影票房預(yù)測(cè)模型比已有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)票房數(shù)值時(shí)的平均相對(duì)誤差更小;通過計(jì)算和比較兩種模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差(root-mean-square error,RMSE),泛函網(wǎng)絡(luò)模型的整體性能也明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外,基于泛函網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小。綜上所述,本課題研究能夠?yàn)殡娪巴顿Y方和發(fā)行商提供科學(xué)合理的決策支持,具備相應(yīng)的工程應(yīng)用價(jià)值。同時(shí),對(duì)于泛函網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際工程應(yīng)用方面的推廣具有一定的參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。
[Abstract]:With the rise of the film industry, film funds are becoming more and more diversified. Nowadays, the mainstream films in the film market mainly come from the investment and production of private enterprises. However, the film market is changing rapidly, and there is no "golden law" in film investment, so how to improve the return rate of film investment and distribution. In the early stage of film production, the prediction of movie box office income is to ensure the return on investment in film distribution. The important means to avoid the risk of distribution. If the investment distributor can have a more accurate estimate of the box office revenue in the early stage of film production, the scientific input and utilization cost can be achieved during the production period. The rational adjustment of marketing strategy in the stage of film release can reduce the risk to a certain extent and ensure the movie yield. Functional Network is a new subject rising in recent years, which is derived from neural network. It is an effective extension and extension of neural networks. Functional networks have a variety of methods and show good performance in many fields. But at present, the research and application of Functionals Network used in box office prediction are few, in view of this. This paper attempts to use functional network to predict the box office of films. The main work is as follows: 1 this paper first analyzes the current situation of the film market in China, referring to a large number of documents on box office prediction. Select the influence factors of movie box office preliminarily, grab the movie data we need from the website with Jsoup technology, and clean and integrate the raw data collected. Then the selected parameters are normalized and the available training sample set is formed. 2. The sensitivity analysis of the influence factors of the movie box office after preprocessing is carried out. According to the analysis of Morris method, the order of the sensitivity of each parameter is obtained, that is, the order of the influence of the uncertainty of each parameter on the output result of the model. Finally, the input variable .3 of the model is determined to establish the box office prediction model based on functional network. Firstly, clustering analysis is carried out for the training set samples to make the model training set more accurate and effective. Secondly, the topological structure and basis function of the model are determined, and the relevant parameters of the model are obtained by Gao Si elimination method. Finally, the prediction model of movie box office is established. The model prediction performance is tested and evaluated by test set. 4. The simulation results show that:. The average relative error of box office prediction model based on functional network is smaller than that of BP neural network model. By calculating and comparing the standard error between the two models, root-mean-square error (RMSE). In addition, the box office prediction model based on functional network is simpler than the BP neural network model, and the calculation is less. To sum up, the performance of the functional network model is better than that of the BP neural network model. This research can provide scientific and reasonable decision support for the film investors and distributors, and has the corresponding engineering application value. It has certain reference value and guiding significance for the extension of functional network in practical engineering application.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183

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