發(fā)布時間：2021-06-15 17:37

　　電影作為典型的短周期、體驗型產(chǎn)品,其票房收益受眾多因素的共同影響,因此對其票房進(jìn)行預(yù)測較為困難.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)測模型對目前的票房預(yù)測模型存在的不足進(jìn)行改進(jìn),從而提高票房預(yù)測的精度:（1）構(gòu)建基于隨機森林的影響因素影響力測量模型,并以此為依據(jù)對票房影響因素進(jìn)行篩選,以此來簡化后續(xù)預(yù)測模型的輸入;（2）考慮到不同影響因素對票房的影響力不同的現(xiàn)實情況,為了解決以往研究中對影響因素權(quán)重平均分配的問題,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)測模型,以因素影響力為依據(jù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的K-均值聚類,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.實驗證明,本文所構(gòu)建的模型平均絕對百分比誤差（MAPE）為8.49%,低于對比實驗的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)測模型的預(yù)測結(jié)果要優(yōu)于對比模型的預(yù)測結(jié)果. 

【文章來源】：計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2019,28(02)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]隨機森林算法優(yōu)化研究[D]. 曹正鳳.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2014

碩士論文
[1]面向社交媒體的電影票房預(yù)測技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 劉濤.河北科技大學(xué) 2016
[2]中國電影票房的影響因素及其實證研究[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)測研究與應(yīng)用[D]. 李金芝.重慶大學(xué) 2015



本文編號：3231486