電影作為典型的短周期、體驗(yàn)型產(chǎn)品,其票房收益受眾多因素的共同影響,因此對(duì)其票房進(jìn)行預(yù)測(cè)較為困難.本文主要構(gòu)建了一種基于加權(quán)K-均值以及局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）的票房預(yù)測(cè)模型對(duì)目前的票房預(yù)測(cè)模型存在的不足進(jìn)行改進(jìn),從而提高票房預(yù)測(cè)的精度:（1）構(gòu)建基于隨機(jī)森林的影響因素影響力測(cè)量模型,并以此為依據(jù)對(duì)票房影響因素進(jìn)行篩選,以此來(lái)簡(jiǎn)化后續(xù)預(yù)測(cè)模型的輸入;（2）考慮到不同影響因素對(duì)票房的影響力不同的現(xiàn)實(shí)情況,為了解決以往研究中對(duì)影響因素權(quán)重平均分配的問(wèn)題,本文構(gòu)建了基于加權(quán)K-均值和局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)模型,以因素影響力為依據(jù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的K-均值聚類(lèi),并基于子樣本構(gòu)建局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行票房預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)證明,本文所構(gòu)建的模型平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）為8.49%,低于對(duì)比實(shí)驗(yàn)的10.39%,可以看出本文構(gòu)建的基于加權(quán)K-均值以及局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果要優(yōu)于對(duì)比模型的預(yù)測(cè)結(jié)果. 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019,28(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]面向醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林特征選擇及分類(lèi)方法研究[D]. 姚登舉.哈爾濱工程大學(xué) 2016
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碩士論文
[1]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[D]. 劉濤.河北科技大學(xué) 2016
[2]中國(guó)電影票房的影響因素及其實(shí)證研究[D]. 聶鴻迪.北京交通大學(xué) 2015
[3]基于泛函網(wǎng)絡(luò)的票房預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用[D]. 李金芝.重慶大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3231486