基于微博数据的电影票房预测分析

基于微博数据的电影票房预测分析-prediction and analysis of movie box office based on microblog data

重庆大学硕士学位论文 英文摘要  PAGE 5 models. Experiments demonstrate the superiority and accuracy of the proposed prediction models and come up with a series of important conclusions, which can provide theoretical guidance for filming, screening schedule and early propaganda. Keywords: Microblog, Box Office Prediction, Emotional Intensity, BP Neural Network重庆大学硕士学位论文 目 录 目录 中文摘要I 英文摘要 II 1绪论 1 1.1 电影票房预测的研究背景和意义 1 1.1.1 电影市场发展迅速 1 1.1.2 电影票房预测的商业价值 1 1.2 国内外研究现状 3 1.2.1 早期预测 3 1.2.2 实时预测 4 1.3 论文主要内容和章节安排 5 2微博数据处理 6 2.1 引言 6 2.2 微博的进化历程 6 2.3 微博特征分析 7 2.4 微博数据的爬取 9 2.5 微博数据的清洗 10 2.6 小结 12 3基于微博多特征融合的电影票房预测模型 13 3.1 引言 13 3.2 微博数据的特征提取 13 3.2.1 微博数据的数量特征 13 3.2.2 微博数据的情感特征 14 3.2.3 微博数的宣传特征 18 3.3 基于多特征的输入模型 21 3.4 小结 22 4现有预测模型分析和改进 24 4.1 引言 24 4.2 多元线性回归模型 25 4.2.1 模型的推导 26 4.2.2 最小二乘估计 27 4.3 支持向量机模型 28 4.3.1 最优分类超平面 28 4.3.2 支持向量回归机 29 4.3.3 非线性回归问题 30 TOC \o 1-2 \h \z \u  HYPERLINK \l _TOC_250005 4.4 BP 神经网络模型31  HYPERLINK \l _TOC_250004 4.4.1 BP 神经网络31  HYPERLINK \l _TOC_250003 4.4.2 BP 神经元和 BP 网络模型31  HYPERLINK \l _TOC_250002 4.4.3 BP 网络的学习33  HYPERLINK \l _TOC_250001 4.4.4 BP 网络的局限性35  HYPERLINK \l _TOC_250000 4.5 改进的 BP 神经网络模型36  4.6 小结 38 5实验结果及分析 39 5.1 引言 39 5.2 数据的初始化 39 5.3 微博特征分量与票房相关性分析 42 5.4 基于数量和情感强度的预测方法分析 43 5.4.1 基于情感强度和基于传统关键字方法对比 43 5.4.2 基于数量和情感方法的预测准确度对比 45 5.5 不同预测模型准确度分析 46 5.6 与现有预测模型对比分析 47 5.7 改进的 BP 神经网络模型预测准确度分析48 5.8 小结 50 6总结与展望 51 6.1 论文总结 51 6.2 展望 51 致谢 53 参考文献 54 附录 57 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录57重庆大学硕士学位论文 1 绪 论  PAGE 57 1绪论 1.1 电影票房预测的研究背景和意义 1.1.1 电影市场发展迅速 2015 年的元旦期间, 广电总局通报了 2014 年国内电影票房的收入情况。2014 年国内上映的的故事类型电影 618 部,比去年减少 20 部。全年电影票房收入 296.39 亿元,距离 300 亿票房仅“一步之遥”，增长率为 36.15%。其中国产电影票房 161.55 亿元，占总票房的 54.51%。对比 2013 年的 217.69 亿总票房,今年内地票房 35.89% 的增长率是自 2011 年以来增长最快的一年。然而,由于农历新年未到，而且 12 月 贺岁片表现一般，没达到观众的预期，使得今年的票房收入没有突破 300 亿大关。 2014 年总的电影票房增长率超过了 2013 年,当时很多人预计 14 年的票房为 280 亿元,最终结果应该是超出大多数人的预期。除了 12 月表现一般的贺岁片之外全年 电影票房的增长都非常引人注目的。12 月国内上

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