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申请/专利权人：西安影视数据评估中心有限公司
摘要：本发明公开一种电影票房的映前预测方法，包括如下步骤：获取目标电影相关的基本结构化信息和社交平台舆情数据；对电影的基本结构化信息进行预处理，生成电影的结构化训练数据；利用自然语言处理技术对社交平台舆情数据进行处理，获得电影的舆情语料训练数据；利用社交网络分析技术对基本结构化信息中的演职员列表进行处理建立社交网络，并基于社交网络确定电影中各演职员的社交网络重要度；基于电影的结构化训练数据、舆情语料训练数据和各演职员的社交网络重要度数据，利用GBM算法构建回归预测模型；利用回归预测模型对目标电影进行预测，获得目标电影的总票房数据。本发明达到提高电影的总票房预测准确度。
主权项：1.一种电影票房的映前预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标电影相关的基本结构化信息和社交平台舆情数据；对电影的基本结构化信息进行预处理，生成电影的结构化训练数据，所述基本结构化信息包括类型、制片国家、语言、时长、上映日期、演职员列表、制片公司列表、IMDB号、影片官方网站、影片预告片列表和电影的票房数据，所述预处理为对基本结构化信息中的数值型特征进行标准化处理，对因子型特征进行规范化并生成哑变量矩阵；利用自然语言处理技术对社交平台舆情数据进行处理，获得电影的舆情语料训练数据，具体包括如下步骤：对获取的社交平台舆情数据进行初步清洗；对初步清洗后数据信息进行新词发现以及确定；利用分词工具对确定的新词进行分词处理并去除无意义项，获得分词结果；在所得分词结果中统计电影中演职员提及数、好评差评比、单日最大舆情数、平均舆情数、舆情数标准差、发布舆情去重用户数数据，作为舆情语料训练数据；利用社交网络分析技术对基本结构化信息中的演职员列表进行处理建立社交网络，并基于社交网络确定电影中各演职员的社交网络重要度；基于电影的结构化训练数据、舆情语料训练数据和各演职员的社交网络重要度数据，利用GBM算法构建回归预测模型；利用回归预测模型对目标电影进行预测，获得目标电影的总票房数据。
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