谷歌电影票房预测

最新推荐文章于 2025-02-27 06:26:25 发布
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谷歌发布电影票房预测模型，能提前一个月预测电影首周票房，准确率高达94%。此模型可能帮助好莱坞调整营销策略，但也引发关于谷歌动机的争议。
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    近日，谷歌公布了一项重要研究成果 – 电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。http://t.cn/zHuTjXz 

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电影票房预测-kaggle项目Python项目
Sun123234的博客
06-22 3943
电影票房收入预测-kaggle项目笔记
基于机器学习的电影票房预测
最新发布
04-29 2223
本文在综合国内外研究成果的基础上，借助Python编程语言，运用网络爬虫技术从中国电影网搜集历史票房数据，并采纳机器学习算法作为核心预测手段，开发了一套电影票房预测系统。此系统能够针对国内影院上映一段时间后的影片进行票房预测，为影院的排片策略提供有价值的参考，有效降低了人为决策带来的票房风险。此外，该系统还具备票房数据预处理与模型训练等功能，鉴于当前票房已成为观众选择影片的关键考量，系统还能实时更新票房数据及预测结果，展现出广阔的应用潜力和实用价值。
谷歌电影票房预测模型探究
07-21
电影 票房 预测 大数据 模型 谷歌 干货
论文研究-基于网络搜索的票房预测模型——来自中国电影市场的证据.pdf
09-20
论文研究-基于网络搜索的票房预测模型——来自中国电影市场的证据.pdf,  建立了一个将网络搜索与电影票房联系起来的模型, 考察了影片上映前后消费者网络搜索的动态变化及其在电影票房预测中的作用. 文章就中国电影产业对该模型进行了实证检验. 结果显示, 影片网络搜索量以及增长趋势都能预测该影片的首映周票房. 对于后续周票房, 动态联立方程模型的估计结果表明, 网络搜索既是电影票房的先行信号, 也是电影票房的后向结果. 样本外分析表明, 整合了网络搜索的模型能够提高预测的准确性.
基于机器学习的电影票房分析与预测系统
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Python极客之家
05-21 2万+
本项目利用 boxoffice mojo数据集（by IMDBpro）构建票房预测模型，首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量化处理并进行可视化分析。采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridge regression 岭回归模型、Lasso regression 岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的预测，并进行以上模型的 model stacking，实现预测误差的进一步降低。...
用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）
weixin_69882801的博客
02-27 3485
导语：当电影的预告片发布时，你是否好奇AI能否预测它的票房表现？本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他 时序特征：上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线 非线性关系：主演流量与票房的S型增长关系 长周期依赖：系列电影前作的市场表现 1.2 LSTM的独特优势 #mermaid-svg-FWIzss2KvrIWeRMt {font-family:"trebuchet ms",v
基于python的电影票房预测系统设计与实现(论文+源码)_kaic
weixin_52720882的博客
10-11 2380
网络爬虫技术在功能上分为了数据采集数据处理以及数据存储。我们一般把从一个以及一个以上初始网页的URL称为传统的抓取工具，URL的获取是在最开始的网页上我们在对网页进行抓取网页时而新的URL是在对网页进行抓取时不断的被提取只有满足系统停止条件是才会暂停抓取。爬虫工作是十分繁琐的它需要的基础条件非常多，需要通过Web分析算法筛选掉很多无关的信息而有用的链接就进入等待爬虫的URL队列中。接下来，它会在等待序列中搜寻到需要进行。
基于python的电影票房预测系统设计与实现
Q1744828575的博客
12-01 2117
摘 要近些年来，随着电影行业变得越来越热门，也为影院带来不小的票房收入。传统的影院都是依靠个人经验进行排片，但是由于影片的票房收入可能受多种因素的影响，排片多的电影最后的票房会远低于预期值，导致影院因安排失误而导致大量的票房损失。
【GPU加速与云计算】：大规模电影票房预测的解决方案：快速精确的预测利器
[【GPU加速与云计算】：大规模电影票房预测的解决方案：快速精确的预测利器](https://opengraph.githubassets.com/0973bcd0e38a85877e110ef87f2dcf688a129fd6716307eae60efc87be6300d8/abaksy/cuda-examples) ...
训练简单的线性模型，预测电影评分和票房收入
qq_41974199的博客
09-01 1982
xDataName和yDataName是两个变量，分别代表电影评分和票房收入。我们可以看到，这两个变量之间的关系是线性的.这是一个简单的线性模型，用于预测电影的评分和票房收入。不过却是一个很好的入门案例，可以让你了解如何来解决一个回归问题。这里我们将数据集分割成训练集和测试集，其中训练集占 80%，测试集占 20%。数据集包含了 10000 条电影的信息，包括评分、票房收入。这里我们使用均方误差来评估模型的好坏，均方误差越小，说明模型越好。分别是线性模型的斜率和截距，
Kaggle--TMDB电影数据分析数据集+代码
12-20
TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。
TMDB电影数据分析.
12-20
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PyTorch深度学习实战 | 基于深度学习的电影票房预测研究
不断学习，不断进步，提高自己
04-24 4324
基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精度为92%。该模型在使用相同的特征的情况下好于SVM、随机森林等算法。上升了至少5%。
Kaggle——TMDB电影票房预测
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03-25 1万+
Kaggle比赛——TMDB电影票房预测EDA特征工程模型训练 最近在kaggle上找项目练习，发现一个TMDB电影票房预测项目比较适合练手。这里记录在下。 目标是通过train集中的数据训练模型，将test集数据导入模型得出目标值revenue即票房，上传结果得到分数和排名。 数据可以从kaggle网站上直接下载，文中用到的额外数据可从 https://www.kaggle.com/kamalc...
神经网络的票房预测CNN-RNN-LSTM
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本文主要讲解：神经网络的票房预测，三种实现方式CNN、RNN、LSTM主要思路：1、用不少于3种神经网络构建电影票房预测模型，并在同一个数据集上进行训练和预测，对比各个模型的准确率，并可视化。（使用CNN、RNN、LSTM）2、对数据预处理并对数据进行可视化：分析预算对票房的影响、观众打分对票房影响、流行系数对票房影响、预算和观众打分对票房的影响，电影语言对票房的影响、票房的正态分布。3、对神经网络结构、多个模型比对、训练过程进行可视化4、特征分析训练的数据集：Kaggle的movie数据集。
Python数据分析高薪实战第十一天 AI落地实战票房预测
fegus的博客
05-05 2276
28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型 近十年，电影行业在世界范围内都取得了蓬勃的发展，越来越多的资金和人都源源不断地流入到这个行业，但对于电影投资人来说，风险和收益也是并存的。投入很大最后收益很小的案例也屡见不鲜。 所以在电影未上映之前进行票房的预测就变得非常重要，这不仅对电影投资人来说是重要的避险手段，对于院线同样很有意义。试想如果院线对一个电影大规模拍片，结果票房不好，院线最终也是损失惨重的。 电影票房虽然受非常多因素的影响，但整体也算有迹可循，比如电影的投资额、演员、电影的类型等，都可能会
机器学习之统计学基础
javawebui的博客
01-09 320
1.案例 谷歌通过海量的搜索数据，提前一个月预测电影票房的模型。 2.概念 中位数： 均值： 众数： 偏差： 方差： 极差： 偏态： 峰度： 3.工具 R语言：https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5173674.html 4.实践 慕课网：https://www.imooc.com/video/17586 ...
数据到底如何搞定电影票房预测？
栖客
11-13 1万+
转载自： 摘要: 基于对搜索行为、社交媒体等数据的深入分析，可以测量亿万用户的情绪变化、描绘用户的行为模式、挖掘用户的潜在需求——数据的价值就是这么挖出来的。 怎样利用微博数据从股市中掘金？气象台怎样预报天气并发布预警？Google如何通过搜索行为预报流感爆发？这些有趣的问题背后，其实都隐藏着大数据的影子。基于对搜索行为、社交媒体等数据的深入
电影票房预测：用数学建模与数据分析预测电影成功之路
weidl001的博客
11-25 2358
多样化因素：电影票房受到多种因素的影响，包括演员阵容、上映时间、营销宣传等，如何有效综合这些因素是票房预测的核心问题。数据的复杂性：票房数据及其相关的电影特征复杂，涉及到非线性关系和相互依赖的因素。不可控因素：如口碑效应、竞争影片的表现等，这些因素往往是不可控的，增加了票房预测的不确定性。通过科学的数据分析与机器学习方法，我们可以有效地建立一个票房预测模型，综合各种因素，从而做出尽可能准确的预测。线性回归模型：通过历史数据，分析电影特征对票房的影响。支持向量机（SVR）
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