【摘 要】
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近年来随着电影市场飞速发展,对电影票房影响因素分析及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。因而使用网络爬虫技术采集2993部电影的相关数据。通过对各变
【基金项目】
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大学生创新创业训练项目(201810606043)
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近年来随着电影市场飞速发展,对电影票房影响因素分析及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。因而使用网络爬虫技术采集2993部电影的相关数据。通过对各变量进行可视化分析,选取了口碑、上映档期、影片类型、关注度、前期票房和影片片长作为变量。以此构建多元线性回归和随机森林模型。经过比较模型发现,随机森林的模型拟合较理想,因此,选取随机森林模型对近期上映的15部电影票房进行预测,结果表明,有73.3%的电影票房预测误差可以控制在10%之内,93.5%的电影票房预测误差能够控制在25%之内。由此可见
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