以2011—2018年期間票房過億的293部國產(chǎn)電影為樣本,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),從電影票房網(wǎng)、時光網(wǎng)、藝恩網(wǎng)、貓眼網(wǎng)以及微博選取電影觀眾評分人數(shù)、首日票房、首周票房、觀眾想看人數(shù)、明星的影響力、導(dǎo)演的影響力、編劇的影響力、制式、電影評分等因素為變量,選擇其中的30部電影為測試集,263部電影為訓(xùn)練集,基于隨機森林回歸的方法,建立電影票房預(yù)測模型。研究結(jié)果表明,電影票房平均預(yù)測精度在85%左右。

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【文章目錄】：
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2 數(shù)據(jù)來源及說明
3 模型的構(gòu)建
4 結(jié)果與分析
5 結(jié)論



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