【摘 要】
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近年来,在国家对文化产业的大力扶持下,电影市场规模在逐渐扩大,电影已然成为我们现代人生活的必需品.与此同时,随着社会化媒体的兴起,信息资源的数量呈现爆炸式增长,如何在海量的信息中发现有用的知识成为广大研究者亟须解决的问题.电影票房不仅能体现国民的经济水平,也反映了观众的价值取向及网络舆论的态度导向,对电影票房影响因素进行分析和预测既能降低电影市场的投资风险,又能吸引投资者的目光,因此票房预测研究是
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近年来,在国家对文化产业的大力扶持下,电影市场规模在逐渐扩大,电影已然成为我们现代人生活的必需品.与此同时,随着社会化媒体的兴起,信息资源的数量呈现爆炸式增长,如何在海量的信息中发现有用的知识成为广大研究者亟须解决的问题.电影票房不仅能体现国民的经济水平,也反映了观众的价值取向及网络舆论的态度导向,对电影票房影响因素进行分析和预测既能降低电影市场的投资风险,又能吸引投资者的目光,因此票房预测研究是电影产业决策过程中的一项具有挑战性但又十分重要的任务.在梳理前人研究成果的基础上,本文针对Kaggle竞赛提供的The Movie Database（TMDb）数据集进行了处理和分析,数据集中包括西方国家1916-2017年间近五千部影片的相关信息.主要工作内容如下:首先,利用Python软件对数据进行了清洗、加工和筛选等预处理工作,保留完整的、具有研究意义的数据;然后对与票房相关的影响因素进行可视化分析,通过词云图、票房Top10、评分Top10、电影类型频率分布图等将可能影响票房的特征进行分析,着重阐述了电影类型、导演、主演、档期四个方面对票房收入的不同影响;再利用机器学习算法在数据集上建立全连接神经网络（Fully Connected Neural Network,FNN）预测模型,为了显示此模型在本文预测任务中的准确性和优越性,以均方根误差（RMSE）为评估指标,将其与XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting）、Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）模型的预测结果进行对比,最终验证全连接神经网络模型的预测效果较好,可以考虑将其应用到今后的票房预测中.此举的意义在于,可将西方电影票房的发展经验借鉴应用到国内电影市场,从而降低国内电影市场的投资风险,为电影项目的制作、发行、放映以及相关产品的开发等商业智能决策过程提供重要支撑.基于本文的研究结果,结合国内的实际情况,为中国电影市场提出如下发展建议:适当调整电影类型占比,增加观众喜爱的电影类型（如:喜剧片、动作片等）;在影片拍摄、制作之前,根据不同内容选择合适的导演和演员;合理安排上映时间等.
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