【摘要】：中國電影市場已發(fā)展成為世界第二大電影市場,電影票房作為衡量電影受歡迎程度的重要指標,也受到越來越多的關(guān)注。但是,為了謀取更多利益,近年來電影票房注水現(xiàn)象屢見不鮮,已經(jīng)成為阻礙中國電影市場發(fā)展的一大因素。票房注水檢測成為票房監(jiān)管的當務之急,但是目前卻沒有人對其進行系統(tǒng)的技術(shù)性研究。因此,本文從票房原始數(shù)據(jù)出發(fā),圍繞票房注水進行一系列研究,在票房注水檢測方面有開創(chuàng)性意義。了解數(shù)據(jù)本身的特征是開展所有工作的重要前提,鑒于此前沒有票房數(shù)據(jù)的先驗分析,因此分析電影票房數(shù)據(jù)成為首要工作。本文通過數(shù)據(jù)特征分析,得出了票房數(shù)據(jù)規(guī)律,同時為后文的注水檢測奠定了堅實基礎。電影票房數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化標記是本文一個重要工作,尤其是如何只提取反映電影注水與否的有用信息并將其轉(zhuǎn)化為可分類數(shù)據(jù)形式。因為沒有可供借鑒的方法,本文依靠電影行業(yè)經(jīng)驗和其他數(shù)據(jù)的處理方式提出“數(shù)據(jù)打分”方法,將電影票房數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為數(shù)值型數(shù)據(jù),并制定規(guī)則進行注水票房標記。本文另一工作重點是提出了非核函數(shù)多分類QSSVM-OAA模型,此模型既保留了傳統(tǒng)支持向量機的優(yōu)點,又避免了核函數(shù)的選取,通過對公共數(shù)據(jù)集進行實驗比較,驗證了 QSSVM-OAA模型的優(yōu)異性能,即相較于傳統(tǒng)多分類方法,其在精確度和穩(wěn)定性上都有所提高,并且更適合小訓練集數(shù)據(jù),這也更契合電影票房的數(shù)據(jù)特征。最后,將轉(zhuǎn)化標記后的數(shù)據(jù)輸入QSSVM-OAA模型中進行分類,其結(jié)果達到了票房注水檢測的預期效果。本文在電影票房注水檢測方面做出的探索與實驗有理論與科學依據(jù),并且實驗結(jié)果也進一步說明方法的可行性。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院人工智能學院)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：J943
【圖文】：

的樣本點之間的間隔稱為分離邊緣，用ｐ表示。支持向最機學習的目的就是找到逡逑一個分類超平面，使得超平刖到樣本點的間隔Ｍ人化，此超平ｉｆｉｉ就稱為Ｍ優(yōu)超平逡逑面，如圖１．１所示：逡逑Ｘ－，逡逑？邋／邋＾逡逑媭。逡逑？ｙ…逡逑閣ｉ．ｉ邋ｓｖｍＭ優(yōu)超平面逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１．１邋ＳＶＭ邋Ｏｐｔｉｍａｌ邋Ｈｙｐｅｒｐｈｉｎｅ逡逑７逡逑

圖１．３研宄步驟逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１．３邋Ｒｅｓｅａｒｃｈ邋Ｓｔｅｐｓ逡逑本文的組織結(jié)構(gòu)如下：逡逑第？章緒論

圖２．１票房變化趨勢分析流程逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．１邋Ｂｏｘ－ｏｆｆｉｃｅ邋Ｃｌｉｓｍｇｅ邋Ｔｒｅｎｄ邋Ａｎａｌｙｓｉｓ邋Ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑電影《葉問３》首映日的票房數(shù)據(jù)，利用Ｒ語言統(tǒng)計全房數(shù)量如表２．４所示。逡逑表２．４首映日票房貢獻逡逑Ｔａｂｌｅ２．４邋Ｏｐｅｎｉｎｇ邋Ｄａｙ邋Ｂｏｘ－ｏｆｆｉｃｅ邋Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ逡逑票房（張）邐谷ｉｌ丨名稱邐票２９７３３邐湖北８７２３邐湖南１９３８４邐廣東邐１０６５２邐廣內(nèi)７９６８邐海南１３２０８邐叫川

【參考文獻】

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本文編號：2804298