基于数据挖掘技术对高票房国产电影的实证研究

发布时间：2020-06-17 19:57

【摘要】：电影行业作为文化产业的重要支柱,不仅带来了巨大的经济效益,还丰富了人们的业余生活和精神世界。近年来,随着经济的发展,中国的电影市场越来越繁荣,2017年中国电影票房总收入已达559.11亿元,而在众多电影中高票房电影(票房收入超过五千万的电影)对于总票房收入的贡献可谓最大。因此,本文针对高票房国产电影(票房收入超过五千万的国产电影)进行实证研究是很有意义的。它可以指导国产电影的制作,可以告诉我们高票房国产电影需要具备哪些必要条件,可以给电影决策者以方向性的指导,从而为创作出更多更好的国产电影打下基础,做好铺垫。本文基于国内外研究成果,根据国内电影市场的实际情况。收集了2006年至2017年间434部高票房国产电影的数据,引入了电影类型、是否与他国合作、档期、银幕数、发行公司、电影制式、改编、续集、导演、编剧、演员、口碑评分、想看人数这13个自变量对高票房国产电影的票房收入进行建模分析,结果表明:影响高票房国产电影票房收入的因素主要包括:想看人数、电影制式、电影类型、口碑评分、银幕数、续集、发行公司、演员。在此过程中,笔者运用了回归型支持向量机及BP神经网络算法分别对高票房国产电影的票房收入进行建模,以此来预测电影票房,结果发现,两种模型的预测准确率都比较高,但两者相比,BP神经网络的预测准确率要更高一些。最后笔者根据研究结果针对我国国产电影的发展提出了合理的建议,为电影投资决策提供参考。
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：J943
【图文】：

1：2006——2017年我国电影票房总收入

2：2006——2017年我国电影总票房收入在GDP中所占比例图

【参考文献】

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本文编号：2718086