基于决策树算法的电视节目收视率预测研究

发布时间：2018-06-27 23:44

本文选题：预测模型 + 收视率　；参考：《江苏科技大学》2017年硕士论文

【摘要】：在当代电视媒体运营中,由于市场经济竞争机制的慢慢完善,来自政府的支持将逐步减少,是以怎么依托有限本钱来添加收益,对电视媒体来说至关重要。收视率,这是电视频道相当关键的衡量指标。它和群众对电视频道的满意度直接挂钩,同时也对电视台后期的运营起到很大的约束作用。对于那些在电视台投放广告的客户来说,收视率的高低往往决定了投放价格。若公司打算通过电视台来对主打的产品进行宣扬,则收视率必定是他们需考虑的指标。那些人气不高的频道,很难给公司带来良好的广告效应,甚至会浪费资金。即便有计划,公司也只会将那些没什么影响力的品牌在这些频道中进行播放。在当今的新媒体运营中,对电视节目收视率进行有效的预测是一个难题,也是一门需要我们不断学习的课程。有很多因素能够影响到电视节目的收视率,我们需要研究怎么样把这些因素转换成我们研究模型中的相关指数,同时能够在表达式中以相对准确的数字表现出来,这样就可以减弱因为主观因素给预测电视收视率带来的误差。为了提高预测的准确性,本文首先对得到的原始数据进行初步处理,清楚了一些干扰数据。然后本文研究了如何建立并实现电视节目收视率的预测模型,通过大量的查阅资料,详细的了解了电视节目收视率的定义和作用,还了解到怎么调查和评价电视节目的收视率。本文确立的影响收视率的十个主要因素也是通过对收视率定量预测数学模型的分析得到的。实验表明,把这十种因素考虑进去并把它们作为输入参数有效的提高了预测准确率。通过大量的实验,首先是运用神经网络和贝叶斯网络两种方法结合确立的十种因素,建立相关的预测模型进行研究,然后又运用决策树方法结合十种因素建立预测模型进行研究,实验证明决策树更能结合实际问题,得到最优结果。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of TV programs , it is difficult to predict the audience rating of TV programs . In order to improve the accuracy of TV programs , it is difficult to predict the audience rating of TV programs . In order to improve the accuracy of TV programs , we can reduce the audience rating of TV programs .
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：G223;TP311.13

【参考文献】