基于异常检测的电影票房注水检测

发布时间：2020-08-25 22:40

【摘要】：中国电影市场已发展成为世界第二大电影市场,电影票房作为衡量电影受欢迎程度的重要指标,也受到越来越多的关注。但是,为了谋取更多利益,近年来电影票房注水现象屡见不鲜,已经成为阻碍中国电影市场发展的一大因素。票房注水检测成为票房监管的当务之急,但是目前却没有人对其进行系统的技术性研究。因此,本文从票房原始数据出发,围绕票房注水进行一系列研究,在票房注水检测方面有开创性意义。了解数据本身的特征是开展所有工作的重要前提,鉴于此前没有票房数据的先验分析,因此分析电影票房数据成为首要工作。本文通过数据特征分析,得出了票房数据规律,同时为后文的注水检测奠定了坚实基础。电影票房数据的转化标记是本文一个重要工作,尤其是如何只提取反映电影注水与否的有用信息并将其转化为可分类数据形式。因为没有可供借鉴的方法,本文依靠电影行业经验和其他数据的处理方式提出“数据打分”方法,将电影票房数据转换成为数值型数据,并制定规则进行注水票房标记。本文另一工作重点是提出了非核函数多分类QSSVM-OAA模型,此模型既保留了传统支持向量机的优点,又避免了核函数的选取,通过对公共数据集进行实验比较,验证了 QSSVM-OAA模型的优异性能,即相较于传统多分类方法,其在精确度和稳定性上都有所提高,并且更适合小训练集数据,这也更契合电影票房的数据特征。最后,将转化标记后的数据输入QSSVM-OAA模型中进行分类,其结果达到了票房注水检测的预期效果。本文在电影票房注水检测方面做出的探索与实验有理论与科学依据,并且实验结果也进一步说明方法的可行性。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院人工智能学院)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：J943
【图文】：

分类过程,样本点,人化,分类超平面

的样本点之间的间隔称为分离边缘，用ｐ表示。支持向最机学习的目的就是找到逡逑一个分类超平面，使得超平刖到样本点的间隔Ｍ人化，此超平ｉｆｉｉ就称为Ｍ优超平逡逑面，如图１．１所示：逡逑Ｘ－，逡逑？邋／邋＾逡逑媭。逡逑？ｙ…逡逑阁ｉ．ｉ邋ｓｖｍＭ优超平面逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１．１邋ＳＶＭ邋Ｏｐｔｉｍａｌ邋Ｈｙｐｅｒｐｈｉｎｅ逡逑７逡逑

绪论,步骤,组织结构,论文

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流程图,票房,变化趋势分析,流程

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【参考文献】