本文選題：電影評分　切入點：電影特征　出處：《河北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著社會快速發(fā)展以及人民生活水平的普遍提高,人們對于精神生活的需求也不斷上升。電影作為廉價的快消品,為人們的業(yè)余生活提供了豐富多彩的精神享受。電影的在線評分可以為影院、觀眾、周邊產(chǎn)業(yè)等提供參考和依據(jù)。所以電影在線評分的預(yù)測一直以來都是電影行業(yè)較為關(guān)注的問題。因此,如何能夠準確地預(yù)測一部電影的在線評分,對于影院及周邊行業(yè)的發(fā)展、觀眾觀影的選擇來說都是至關(guān)重要的。由于電影在線評分預(yù)測難度相對較大,電影在線評分預(yù)測的實證研究也非常匱乏,并沒有形成一套成熟、科學(xué)的預(yù)測方法。為了能夠進一步提高利用電影特征信息對電影在線評分的預(yù)測準確度,本文提出了一種新的混合預(yù)測模型來預(yù)測電影在線評分。本文所設(shè)計的混合預(yù)測模型在基于電影特征信息的基礎(chǔ)上,融合了豆瓣用戶評分和豆瓣相似電影推薦信息,該模型是對傳統(tǒng)預(yù)測模型的有效改進。同時為了選取適合電影在線評分預(yù)測模型的機器學(xué)習(xí)算法和電影特征使用組合,提高本文所設(shè)計的模型的預(yù)測精度,本文選取了十幾種機器學(xué)習(xí)算法進行了多組對比實驗,確定了具有最佳預(yù)測效果的機器學(xué)習(xí)算法和特征信息使用組合。為了評估本文所設(shè)計的電影在線評分的混合預(yù)測模型,本文選取豆瓣網(wǎng)上的電影數(shù)據(jù),利用RMSE指標進行模型測試。本文首先介紹了目前電影評分預(yù)測的研究背景和意義,并對電影常用數(shù)據(jù)源以及電影預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀進行了分析。在后續(xù)的章節(jié)中,本文對電影預(yù)測的數(shù)據(jù)源、電影評分的影響因素以及常用的機器學(xué)習(xí)算法的相關(guān)理論進行了介紹。然后本文提出了豆瓣網(wǎng)站上電影評分的混合預(yù)測模型,并對混合預(yù)測模型進行了實驗分析。最后對本文的主要工作進行了總結(jié),并對論文中的不足之處提出了展望。
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【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：J943

【參考文獻】

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本文編號：1606596