深度学习在电影票房预测中的应用：LSTM与Transformer模型的实战分析

第一部分：数据收集与准备

1.1 数据集介绍

1.2 数据准备

第二部分：使用LSTM模型进行电影票房预测

2.1 数据序列化

2.2 LSTM模型构建

2.3 模型训练与评估

2.4 结果可视化

第三部分：使用Transformer模型进行电影票房预测

3.1 数据序列化

3.2 Transformer模型构建

3.3 模型训练与评估

3.4 结果可视化

结论

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引言

电影产业一直以来都备受关注，而电影票房预测对于电影制片公司和影院来说至关重要。传统的票房预测方法通常依赖于市场研究和专家判断，但随着深度学习技术的崭露头角，预测电影票房的方式正在发生变革。本博客将向您展示如何使用深度学习模型，特别是长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，来进行电影票房预测，提供清晰的思路和相应的Python代码。

第一部分：数据收集与准备

在进行电影票房预测之前，我们需要获取历史电影票房数据以及与影片相关的特征信息，如导演、演员、上映日期等。这些数据可以从电影数据库、票房数据提供商或在线API中获取。为了简化示例，我们将使用一个虚构的电影数据集。

1.1 数据集介绍

我们的数据集包括以下信息：

• 电影名称（movie_title）
• 导演（director）
• 演员（cast）<