本文關(guān)鍵詞：面向社交媒體的電影票房預(yù)測(cè)技術(shù)的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 社交媒體 演員影響力 隱語(yǔ)義模型 分類模型 票房預(yù)測(cè)

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,社交媒體成為了人們共享及應(yīng)用信息的平臺(tái)。作為一種大眾所喜聞樂(lè)見(jiàn)的藝術(shù)形式,電影逐漸成為一種在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的特殊商品。對(duì)電影票房進(jìn)行預(yù)測(cè),不僅是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要研究課題,而且對(duì)降低電影產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及引導(dǎo)電影的投資宣傳等都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文提出不同的分類預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合社交媒體中用戶影響力,完成對(duì)電影上映前和上映后的票房預(yù)測(cè)。主要研究工作如下:1)在基于社交媒體的演員影響力等級(jí)劃分方面,利用用戶在社交媒體中的基本屬性和行為屬性,建立影響力模型;通過(guò)聚類算法對(duì)相似演員進(jìn)行聚類,并利用聚類結(jié)果完成對(duì)演員影響力的判定。2)構(gòu)建了電影上映前票房分類預(yù)測(cè)模型,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,對(duì)上映前影響票房因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建了多維度電影票房生成模型;通過(guò)支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),加入社交媒體中演員影響力因素,完成對(duì)電影上映前票房的分類預(yù)測(cè)。3)提出了電影上映后的票房分類預(yù)測(cè)模型,通過(guò)構(gòu)建用戶評(píng)分矩陣,利用隱語(yǔ)義模型(LFM)實(shí)現(xiàn)對(duì)電影類別的分類,針對(duì)不同分類構(gòu)建多元線性回歸模型,根據(jù)電影上映首周的情況,完成對(duì)的票房預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法具有一定的可行性與有效性。建立了演員影響力判定模型,分析了演員影響力對(duì)票房的影響;完成的電影上映前票房分類預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率可達(dá)74%以上;根據(jù)電影上映后的情況,票房預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。最后,對(duì)論文中存在的問(wèn)題及下一步的研究工作進(jìn)行了說(shuō)明。
【關(guān)鍵詞】：社交媒體 演員影響力 隱語(yǔ)義模型 分類模型 票房預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：J943;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 本文主要研究工作8-9
• 1.2.1 基于社交媒體的演員影響力判定8-9
• 1.2.2 電影上映前票房分類預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建9
• 1.2.3 電影上映后票房收入預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建9
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)9-12
• 第2章 相關(guān)工作綜述12-16
• 2.1 電影票房預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀12-13
• 2.2 社交媒體用于預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀13-14
• 2.3 整體方法總結(jié)14-15
• 2.4 本章小結(jié)15-16
• 第3章 基于社交媒體的演員影響力等級(jí)劃分16-24
• 3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)16-18
• 3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念16-17
• 3.1.2 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化17-18
• 3.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本概念18-19
• 3.2.1 VC維18
• 3.2.2 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化18-19
• 3.3 社交網(wǎng)絡(luò)中用戶影響力等級(jí)劃分19-23
• 3.3.1 用戶多維度模型構(gòu)建19-22
• 3.3.2 用戶影響力判定22-23
• 3.4 本章小結(jié)23-24
• 第4章 電影上映前票房分類預(yù)測(cè)模型構(gòu)建24-42
• 4.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理和規(guī)范化24-29
• 4.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理25
• 4.1.2 變量的選取和規(guī)范化25-29
• 4.2 基于支持向量機(jī)的票房分類模型構(gòu)建29-32
• 4.2.1 支持向量機(jī)用于分類29-32
• 4.2.2 構(gòu)建票房分類預(yù)測(cè)模型32
• 4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的票房分類模型構(gòu)建32-38
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 4.3.2 誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法33-35
• 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類35-36
• 4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)36-38
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及分析38-40
• 4.5 本章小結(jié)40-42
• 第5章 電影上映首周后票房預(yù)測(cè)模型構(gòu)建42-48
• 5.1 基于隱語(yǔ)義模型的分類42-45
• 5.2 基于線性回歸的電影票房預(yù)測(cè)模型45
• 5.3 實(shí)驗(yàn)分析45-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第6章 應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)例48-52
• 6.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)48
• 6.2 系統(tǒng)功能模塊48-49
• 6.3 預(yù)測(cè)計(jì)算結(jié)果展示49-51
• 6.4 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文58-60
• 致謝60

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