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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明公开一种基于数据融合的电影票房预测方法、系统及电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：对包括电影相关数据、中国微观数据、百度搜索数据和疫情数据的数据集进行预处理；预处理后的数据集包括训练集和测试集；采用训练集训练基学习器，并计算训练后的基学习器在测试集中拟合优度；构建元学习器的训练数据和测试数据，并根据训练数据和测试数据训练元学习器；训练数据为将测试集中的数据输入至训练后的基学习器后得到的预测结果；测试数据为采用拟合优度对训练后的基学习器得到的预测结果进行加权平均后得到的数据；训练后的元学习器用于预测电影票房。本发明通过数据融合能够合理、准确地预测电影票房。
主权项：1.一种基于数据融合的电影票房预测方法，其特征在于，包括：构建数据集；所述数据集包括电影相关数据、中国微观数据、百度搜索数据和疫情数据；采用concat方式对所述数据集中的数据进行特征融合，得到初步训练集和测试集，并采用LightGBM去除所述初步训练集中的冗余特征，得到训练模型时所需的训练集；所述初步训练集和所述测试集均包括多个样本数据；所述样本数据包括输入数据和对应的标签数据；所述输入数据包括电影特征、国家微观数据特征、疫情数据特征和百度搜索指数特征；所述标签数据为电影总票房；构建基学习器；所述基学习器包括多个模型，分别为XGBoost模型、LightGBM模型、CatBoost模型、GBDT模型、RF模型、SVR模型、Ridge模型、Lasso模型和MLP模型；采用训练模型时所需的训练集训练所述基学习器，并计算训练后的基学习器在测试集中每个模型的拟合优度；构建元学习器的训练数据和测试数据，并根据所述元学习器的训练数据和测试数据训练所述元学习器；所述元学习器的训练数据为将验证集中的数据输入至训练后的基学习器后得到的预测结果；所述元学习器的测试数据为采用拟合优度对训练后的基学习器得到的预测结果进行加权平均后得到的数据；训练后的元学习器用于预测电影票房；训练模型时所需的训练集分为5折，4折作为基学习器的训练集，1折作为基学习器的验证集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 一种基于数据融合的电影票房预测方法、系统及电子设备
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