面向社交媒体的电影票房预测技术的研究与应用

发布时间：2017-10-15 12:14

  本文关键词：面向社交媒体的电影票房预测技术的研究与应用

  更多相关文章： 社交媒体 演员影响力 隐语义模型 分类模型 票房预测

【摘要】：随着互联网技术的发展,社交媒体成为了人们共享及应用信息的平台。作为一种大众所喜闻乐见的艺术形式,电影逐渐成为一种在互联网平台上的特殊商品。对电影票房进行预测,不仅是数据挖掘领域的重要研究课题,而且对降低电影产业的市场风险以及引导电影的投资宣传等都具有重要的应用价值。本文提出不同的分类预测模型,并结合社交媒体中用户影响力,完成对电影上映前和上映后的票房预测。主要研究工作如下:1)在基于社交媒体的演员影响力等级划分方面,利用用户在社交媒体中的基本属性和行为属性,建立影响力模型;通过聚类算法对相似演员进行聚类,并利用聚类结果完成对演员影响力的判定。2)构建了电影上映前票房分类预测模型,采用统计学习方法,对上映前影响票房因素的数据进行分析,构建了多维度电影票房生成模型;通过支持向量机和神经网络,加入社交媒体中演员影响力因素,完成对电影上映前票房的分类预测。3)提出了电影上映后的票房分类预测模型,通过构建用户评分矩阵,利用隐语义模型(LFM)实现对电影类别的分类,针对不同分类构建多元线性回归模型,根据电影上映首周的情况,完成对的票房预测。实验结果表明,本文所提出的方法具有一定的可行性与有效性。建立了演员影响力判定模型,分析了演员影响力对票房的影响;完成的电影上映前票房分类预测模型的准确率可达74%以上;根据电影上映后的情况,票房预测模型的准确率可达90%以上。最后,对论文中存在的问题及下一步的研究工作进行了说明。
【关键词】：社交媒体 演员影响力 隐语义模型 分类模型 票房预测
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：J943;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 本文主要研究工作8-9
• 1.2.1 基于社交媒体的演员影响力判定8-9
• 1.2.2 电影上映前票房分类预测模型的构建9
• 1.2.3 电影上映后票房收入预测模型的构建9
• 1.3 论文组织结构9-12
• 第2章 相关工作综述12-16
• 2.1 电影票房预测研究现状12-13
• 2.2 社交媒体用于预测研究现状13-14
• 2.3 整体方法总结14-15
• 2.4 本章小结15-16
• 第3章 基于社交媒体的演员影响力等级划分16-24
• 3.1 机器学习16-18
• 3.1.1 机器学习的基本概念16-17
• 3.1.2 经验风险最小化17-18
• 3.2 统计学习理论的基本概念18-19
• 3.2.1 VC维18
• 3.2.2 结构风险最小化18-19
• 3.3 社交网络中用户影响力等级划分19-23
• 3.3.1 用户多维度模型构建19-22
• 3.3.2 用户影响力判定22-23
• 3.4 本章小结23-24
• 第4章 电影上映前票房分类预测模型构建24-42
• 4.1 数据的预处理和规范化24-29
• 4.1.1 数据预处理25
• 4.1.2 变量的选取和规范化25-29
• 4.2 基于支持向量机的票房分类模型构建29-32
• 4.2.1 支持向量机用于分类29-32
• 4.2.2 构建票房分类预测模型32
• 4.3 基于神经网络的票房分类模型构建32-38
• 4.3.1 BP神经网络32-33
• 4.3.2 误差反向传播学习算法33-35
• 4.3.3 神经网络用于分类35-36
• 4.3.4 神经网络分类器的设计36-38
• 4.4 实验及分析38-40
• 4.5 本章小结40-42
• 第5章 电影上映首周后票房预测模型构建42-48
• 5.1 基于隐语义模型的分类42-45
• 5.2 基于线性回归的电影票房预测模型45
• 5.3 实验分析45-47
• 5.4 本章小结47-48
• 第6章 应用系统实例48-52
• 6.1 系统总体设计48
• 6.2 系统功能模块48-49
• 6.3 预测计算结果展示49-51
• 6.4 本章小结51-52
• 结论52-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表论文58-60
• 致谢60

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本文编号：1037055