本文關(guān)鍵詞：基于微博的電影首映周票房預(yù)測建模

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【摘要】：【目的】解決現(xiàn)有的票房預(yù)測模型由于數(shù)據(jù)受限等因素導(dǎo)致的無法實(shí)現(xiàn)在影片上映前進(jìn)行票房預(yù)測這一問題�！痉椒ā吭讷@取微博評論的基礎(chǔ)上,使用SVM識(shí)別出消費(fèi)者的顯式消費(fèi)意圖,即強(qiáng)正面評論;對傳統(tǒng)的分類準(zhǔn)則進(jìn)行修正,構(gòu)建基于How Net的中文微博情感詞典,進(jìn)而定義一個(gè)新的用戶影響力特征;使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行票房預(yù)測�！窘Y(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文建立的模型能夠較為準(zhǔn)確地對電影首映周票房進(jìn)行預(yù)測�！揪窒蕖坑捎谡Z料不充分,本文構(gòu)建的中文微博情感詞典,可能會(huì)無法在所有的電影微博評論中表現(xiàn)出較好的分類效果;此外也沒有建立一個(gè)能夠在電影上映周期內(nèi)動(dòng)態(tài)預(yù)測票房的票房預(yù)測模型�！窘Y(jié)論】該模型能夠有效地進(jìn)行首映周票房預(yù)測,具有現(xiàn)實(shí)的可行意義。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感詞典 情感分類 首映周票房預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：“管理科學(xué)與工程”省高校人文社科研究基地項(xiàng)目“基于用戶節(jié)點(diǎn)屬性的微博突發(fā)話題傳播預(yù)測算法”(項(xiàng)目編號:GK140203204004/02) 2015年杭州電子科技大學(xué)研究生優(yōu)秀學(xué)位論文培育基金項(xiàng)目“基于社交媒體的體驗(yàn)性商品銷量預(yù)測—以票房預(yù)測為例”(項(xiàng)目編號:ZX150605304023)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著微博的快速發(fā)展,不斷增加的在線評論正在極大地影響著傳統(tǒng)的市場決策,使得文本挖掘成為商業(yè)界與學(xué)術(shù)界共同的熱點(diǎn)話題[1]。而其中將微博與傳統(tǒng)事件預(yù)測相結(jié)合的研究成為一大熱點(diǎn)[2]。如Liu等[3]在使用貝葉斯分類器對博客進(jìn)行情感分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行票房預(yù)測,預(yù)測結(jié)果可

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 曾U喺，

本文編號：1021837