39、电影成功预测与NoSQL系统中的差分隐私技术

电影成功预测与NoSQL系统中的差分隐私技术

1. 电影成功预测概述

印度电影产业十分多元，不同语言都有各自的电影行业。通常，电影的宣传预算在总制作预算中占比可观。大制作电影往往有知名导演、明星阵容和高额营销投入，宣传活动也更为广泛；而众多小成本电影则因宣传不足而难以触及观众。因此，小成本电影的制作方需要寻找更具成本效益的宣传方式。

此前多数研究聚焦于印地语电影的成功预测，且较少考虑口碑（WOM）因素。当前研究旨在基于口碑、电影预告片互动和电影发行细节，找出最佳机器学习模型来预测各类电影（包括印地语、泰米尔语、泰卢固语、马拉雅拉姆语、卡纳达语和英语电影）的成功与否。电影预告片的互动数据以及上映前的推文，能让我们了解观众对电影的前期看法，预告片统计数据反映电影的受欢迎程度，推文的情感分析则能洞察观众对电影的感知。

2. 相关研究工作

过往关于电影成功预测的研究主要集中在通过分析评论、社交媒体活动（如Twitter或YouTube上的内容）来进行。以下是部分相关研究的成果：
| 研究人员 | 研究内容 | 模型准确率 |
| — | — | — |
| Shamsur等 | 利用YouTube数据预测票房成功，采用多元线性回归和随机森林模型 | 约90% |
| Sameer等 | 聚焦宝莱坞电影，使用包含评论、YouTube统计数据等的数据集，应用5种分类模型，Bagging模型表现最佳 | 82.010% |
| Javaria等 | 运用数学模型分析宝莱坞电影数据集，发现电影成功高度依赖演员阵容 | - |
| Ashutosh | 使用多种算法预测宝莱坞电影成功，KNN算法效果较好 | 49.