本發(fā)明涉及電影票房預(yù)測，尤其涉及一種基于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電影產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，電影票房預(yù)測在電影發(fā)行與營銷策略中扮演著至關(guān)重要的角色，票房預(yù)測不僅影響到電影發(fā)行時間的選擇，還對廣告投放、資源配置等決策具有重要指導(dǎo)意義，尤其在社交媒體迅速發(fā)展的背景下，觀眾的反饋、口碑傳播及營銷活動對電影票房的影響日益明顯，因此，如何準(zhǔn)確、及時地預(yù)測電影票房成為電影行業(yè)關(guān)注的焦點。

2、目前，傳統(tǒng)的電影票房預(yù)測模型大多依賴于歷史票房數(shù)據(jù)和基本的市場分析，這種方法在應(yīng)對市場變化和動態(tài)社交媒體影響時顯得力不從心，現(xiàn)有技術(shù)往往無法充分整合多源數(shù)據(jù)，尤其是社交媒體中的動態(tài)信息傳播路徑和節(jié)點影響力等關(guān)鍵特征，這導(dǎo)致了預(yù)測模型在復(fù)雜、多變的市場環(huán)境中表現(xiàn)不佳，難以準(zhǔn)確捕捉觀眾的情感波動和信息擴散的實時影響，進而影響到電影票房預(yù)測的準(zhǔn)確性和決策的及時性。

3、本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，提出一種基于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測系統(tǒng)，能夠為電影發(fā)行方提供精準(zhǔn)的市場洞察和決策支持，優(yōu)化營銷策略，實現(xiàn)電影票房的最大化。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了一種基于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測系統(tǒng)。

2、一種基于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊、社交傳播路徑預(yù)測模塊、票房預(yù)測模塊、模型驗證與優(yōu)化模塊以及結(jié)果展示模塊，其中；

3、所述數(shù)據(jù)收集模塊從多個數(shù)據(jù)源收集與電影票房相關(guān)的市場數(shù)據(jù)，包括歷史票房數(shù)據(jù)、社交媒體反饋數(shù)據(jù)、營銷活動數(shù)據(jù)以及同檔期競爭電影信息；

4、所述數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊對收集的市場數(shù)據(jù)進行清洗以及整合，并基于影響電影票房的因素，構(gòu)建特征集，包括電影類型、導(dǎo)演和演員的影響力、上映時間、預(yù)算規(guī)模及觀眾情感數(shù)據(jù)；

5、所述社交傳播路徑預(yù)測模塊模擬社交媒體上的信息傳播路徑和速度，量化信息傳播過程中的影響力節(jié)點，具體包括：

6、社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：構(gòu)建電影相關(guān)話題的社交網(wǎng)絡(luò)圖，將社交媒體平臺上的用戶和信息作為節(jié)點和邊進行建模，形成動態(tài)的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

7、傳播路徑跟蹤：利用動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(d-gnn)模型，實時跟蹤信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑，識別出信息傳播的起點、影響力節(jié)點及其傳播方向；

8、傳播速度分析：計算信息在社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中傳播的速度，分析信息從一個節(jié)點傳播到另一個節(jié)點所需的時間，并結(jié)合傳播路徑的廣度評估傳播效率；

9、節(jié)點影響力量化：基于信息傳播路徑中的影響力節(jié)點，量化各節(jié)點在信息擴散過程中的影響力，結(jié)合節(jié)點的連接度和傳播能力，生成節(jié)點影響力的評分，作為票房預(yù)測的輸入特征；

10、所述票房預(yù)測模塊結(jié)合模擬的信息傳播路徑和速度，通過電影票房預(yù)測模型，對電影票房進行預(yù)測；

11、所述模型驗證與優(yōu)化模塊通過交叉驗證對電影票房預(yù)測模型進行驗證與優(yōu)化，調(diào)整模型參數(shù)；

12、所述結(jié)果展示模塊將預(yù)測的電影票房結(jié)果以圖表或報告的形式呈現(xiàn)給用戶，并提供基于社交傳播路徑的票房增長預(yù)測。

13、可選的，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括：

14、歷史票房數(shù)據(jù)接口：通過與電影票房數(shù)據(jù)庫的api連接，自動獲取各個時間段內(nèi)的歷史票房數(shù)據(jù)，包括上映時間、票房總額以及觀影人次；

15、社交媒體數(shù)據(jù)抓取工具：利用社交媒體平臺的公開api，實時抓取與電影相關(guān)的社交媒體反饋數(shù)據(jù)，包括用戶評論、點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)以及情感分析結(jié)果；

16、營銷活動數(shù)據(jù)收集：通過與各大廣告平臺和營銷渠道的數(shù)據(jù)接口對接，獲取電影營銷活動的投入與效果數(shù)據(jù)，包括廣告點擊率、曝光量以及互動率；

17、同檔期競爭電影信息采集工具：自動收集與目標(biāo)電影同期上映的電影的相關(guān)數(shù)據(jù)，包含競爭電影的票房表現(xiàn)、營銷策略以及觀眾評價。

18、可選的，所述數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊包括：

19、數(shù)據(jù)清洗：采用z-score算法對收集的市場數(shù)據(jù)進行清洗，識別并處理異常數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)；

20、數(shù)據(jù)整合：通過多維數(shù)據(jù)對齊技術(shù)，將來自不同來源的市場數(shù)據(jù)進行時間和空間上的對齊與整合；

21、特征構(gòu)建：基于影響電影票房的因素，構(gòu)建特征集，具體包括：

22、電影類型特征：采用one-hot編碼將電影的類型轉(zhuǎn)化為多個二進制特征，用于捕捉不同類型電影對票房的影響；

23、導(dǎo)演和演員影響力特征：基于歷史票房數(shù)據(jù)，計算導(dǎo)演或演員的影響力指數(shù)i，表示為：

24、

25、其中，ri表示第i部電影的票房收入，bi表示第i部電影的預(yù)算，n為導(dǎo)演或演員參與的電影總數(shù)；

26、上映時間特征：將上映日期轉(zhuǎn)化為節(jié)假日、周末或工作日特征，通過時間序列分析識別出上映時間對票房的影響趨勢；

27、預(yù)算規(guī)模特征：通過歸一化處理，將電影的預(yù)算規(guī)模轉(zhuǎn)化為比對的特征值，用于分析不同預(yù)算規(guī)模電影的票房表現(xiàn)；

28、觀眾情感特征：通過自然語言處理(nlp)技術(shù)對社交媒體反饋數(shù)據(jù)進行情感分析，提取出情感傾向分數(shù)(如正面、負面、中性)作為情感特征，并結(jié)合情感強度加權(quán)計算觀眾情感指數(shù)e，表示為：

29、

30、其中，sj為第j條反饋的情感分數(shù)，wj為情感強度權(quán)重，m為反饋總數(shù)。

31、可選的，所述社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建包括：

32、節(jié)點定義與識別：將社交媒體平臺上的用戶和與電影相關(guān)的內(nèi)容(如帖子、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等)分別作為節(jié)點，其中用戶節(jié)點表示社交媒體用戶，信息節(jié)點表示與電影相關(guān)的內(nèi)容；

33、邊的定義與生成：根據(jù)用戶之間的互動關(guān)系(如點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā))以及用戶與信息節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)(如發(fā)布、評論、分享)，在節(jié)點之間生成邊，形成初步的社交網(wǎng)絡(luò)圖，邊的權(quán)重wuv表示為：

34、wuv＝α·fuv+β·iui+γ·sii′；

35、其中，fuv表示用戶u和用戶v之間的互動頻率，iui表示用戶u與信息節(jié)點i的關(guān)聯(lián)強度，sii′表示信息節(jié)點i與信息節(jié)點i′之間的相似度，α、β、γ是相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；

36、動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)更新：通過動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)演化模型，實時更新社交網(wǎng)絡(luò)圖，捕捉隨著時間推移用戶之間互動關(guān)系的變化，動態(tài)調(diào)整節(jié)點和邊的權(quán)重，以反映實時的社交傳播狀態(tài)，表示為：

37、at+1＝at+δat；

38、其中，at表示時刻t的鄰接矩陣，δat表示從時刻t到t+1期間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化(新增或刪除的邊)；

39、

40、其中，表示在時刻t+1節(jié)點u和v之間生成一條邊的概率，σ是sigmoid函數(shù)，是節(jié)點u在時刻t的特征向量，表示節(jié)點v在時刻t的特征向量，at[u,v]是鄰接矩陣在時刻t中的元素；

41、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化：在構(gòu)建動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)圖時，利用louvain算法對社交網(wǎng)絡(luò)圖進行優(yōu)化，識別出網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，并通過優(yōu)化節(jié)點和邊的分布，提升社交網(wǎng)絡(luò)圖的解析度與穩(wěn)定性，表示為：

42、

43、其中，q表示模塊度，m是網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù)，ku和kv分別是節(jié)點u和v的度數(shù)，a[u,v]是鄰接矩陣中的值，δ(cu,cv)是指示函數(shù)。

44、可選的，所述傳播路徑跟蹤包括：

45、模型構(gòu)建：構(gòu)建動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對社交網(wǎng)絡(luò)中隨時間變化的信息傳播路徑進行建模，節(jié)點表示用戶和信息，邊表示用戶之間的互動或用戶與信息的關(guān)聯(lián)，表示為：

46、

47、其中，表示節(jié)點u在時刻t+1的隱藏狀態(tài)，是節(jié)點u在時刻t的隱藏狀態(tài)，是節(jié)點u的鄰居節(jié)點集，at[u,v]是時刻t鄰接矩陣中的元素，w1、w2和w3是權(quán)重矩陣，σ是激活函數(shù)；

48、信息傳播路徑跟蹤：通過動態(tài)更新節(jié)點的隱藏狀態(tài)，動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實時跟蹤信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑，表示為：

49、

50、其中，active(u)表示節(jié)點u的激活狀態(tài)，θ為閾值；

51、

52、其中，表示時刻t的傳播路徑；

53、傳播起點與影響力節(jié)點識別：動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過分析初始節(jié)點(信息發(fā)布者)的隱藏狀態(tài)，識別出信息傳播的起點，同時，通過節(jié)點隱藏狀態(tài)的變化幅度和傳播路徑中的累計影響，量化并識別出傳播過程中對信息擴散有貢獻的影響力節(jié)點，表示為：

54、

55、其中，u0是初始節(jié)點，tu是節(jié)點u的激活時間，是所有節(jié)點的集合；

56、iu＝∑v∈vat[u,v]·active(v)；

57、其中，iu表示節(jié)點u的累積影響力，at[u,v]表示節(jié)點u和節(jié)點v之間的連接狀態(tài)，active(v)表示節(jié)點v的激活狀態(tài)；

58、傳播方向識別：通過對節(jié)點之間隱藏狀態(tài)的變化趨勢進行分析，利用動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型推斷出信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播方向，表示為：

59、

60、其中，duv表示信息從節(jié)點u向節(jié)點v的傳播方向，sign是符號函數(shù)；

61、

62、其中，表示時刻t的整體傳播方向，ε是邊的集合。

63、可選的，所述傳播速度分析包括：

64、傳播時間計算：通過記錄信息從節(jié)點u傳播到節(jié)點v所需的時間δtuv，并結(jié)合節(jié)點的激活時間，計算信息在社交網(wǎng)絡(luò)中從一個節(jié)點到下一個節(jié)點的傳播速度vuv，表示為：

65、

66、其中，duv為節(jié)點u和節(jié)點v之間的圖距離；

67、傳播路徑的廣度分析：對信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播路徑的廣度b(t)進行分析，表示為：

68、

69、其中，active(v)是節(jié)點v在時刻t的激活狀態(tài)；

70、傳播效率評估：結(jié)合傳播速度和廣度，評估信息在整個社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播效率，表示為：

71、

72、其中，表示時刻t的傳播路徑，表示傳播路徑集合中節(jié)點對的數(shù)量，vuv是路徑中每對節(jié)點的傳播速度，b(t)是傳播路徑的廣度。

73、可選的，所述節(jié)點影響力量化包括：

74、節(jié)點連接度計算：節(jié)點u的連接度ku表示節(jié)點u在社交網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點的連接數(shù)目，表示為：

75、

76、其中，a[u,v]是鄰接矩陣中的元素，是所有節(jié)點的集合；

77、節(jié)點傳播能力計算：節(jié)點u的傳播能力cu通過分析節(jié)點在傳播路徑中的位置和影響力進行量化，表示為：

78、

79、其中，active(v)表示節(jié)點v的激活狀態(tài)；

80、節(jié)點影響力評分計算：節(jié)點u的影響力評分gu綜合其連接度和傳播能力來量化，表示為：

81、gu＝α·ku+β·cu；

82、其中，α和β是權(quán)重系數(shù)；

83、節(jié)點影響力在票房預(yù)測中的應(yīng)用：所生成的節(jié)點影響力評分gu作為社交傳播路徑的特征，作為票房預(yù)測的輸入。

84、可選的，所述電影票房預(yù)測模型采用貝葉斯優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述貝葉斯優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

85、特征預(yù)處理與融合：將社交傳播路徑、速度、節(jié)點影響力特征進行歸一化，并融合生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的特征向量，表示為：

86、xfused＝α·xpath+β·xspeed+γ·xinfluence；

87、其中，xfused為融合后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的特征向量，xpath、xspeed、xinfluence分別為社交傳播路徑特征、傳播速度特征、節(jié)點影響力特征，α、β、γ是融合權(quán)重；

88、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中引入針對社交網(wǎng)絡(luò)特征的處理機制，表示為：

89、輸入層：h(0)＝xfused；

90、分支式隱藏層：

91、

92、其中，h(0)為輸入層的融合特征向量，分別為社交傳播路徑特征、傳播速度特征、節(jié)點影響力特征的權(quán)重矩陣，分別是社交傳播路徑特征、傳播速度特征、節(jié)點影響力特征的偏置項，分別是社交傳播路徑特征、傳播速度特征、節(jié)點影響力特征的輸出，σ為激活函數(shù)，是經(jīng)過處理后的融合特征向量；

93、票房預(yù)測輸出：將融合后的特征輸入到輸出層，以生成最終的電影票房預(yù)測結(jié)果，表示為：

94、

95、其中，為預(yù)測的電影票房值，和分別為輸出層的權(quán)重矩陣和偏置項；

96、特征重要性分析與反饋機制：引入特征重要性分析和反饋機制，以增強模型的解釋性，并根據(jù)預(yù)測誤差進行反饋調(diào)整，表示為：

97、

98、其中，ii表示第i個融合特征對預(yù)測結(jié)果的影響程度，為第i個融合特征，δwi為第i個特征權(quán)重的調(diào)整量，為損失函數(shù)，y為真實的票房值，η為學(xué)習(xí)率。

99、可選的，所述模型驗證與優(yōu)化模塊包括：

100、交叉驗證過程：模型驗證與優(yōu)化模塊通過k折交叉驗證對電影票房預(yù)測模型進行驗證，表示為：

101、

102、其中，cvk是k折交叉驗證的平均誤差，是第k折中的預(yù)測誤差，是第k折驗證集上的預(yù)測值，y(i)是第k折的真實值；

103、模型參數(shù)優(yōu)化：在完成交叉驗證后，通過最小化交叉驗證的平均誤差cvk來調(diào)整模型參數(shù)(如學(xué)習(xí)率、隱藏層數(shù)量、神經(jīng)元數(shù)量等)，模型參數(shù)優(yōu)化采用貝葉斯優(yōu)化算法，表示為：

104、minθcvk(θ)+λ·r(θ)；

105、其中，θ表示模型的超參數(shù)集合，cvk(θ)是對應(yīng)參數(shù)下的交叉驗證平均誤差，r(θ)是超參數(shù)的正則化項，λ是正則化系數(shù)；

106、自適應(yīng)調(diào)整：在模型參數(shù)優(yōu)化過程中，采用基于梯度下降算法對模型參數(shù)進行調(diào)整，表示為：

107、

108、其中，θt+1表示下一次迭代后的模型參數(shù)，η是學(xué)習(xí)率，是當(dāng)前參數(shù)θt下的交叉驗證誤差的梯度。

109、可選的，所述結(jié)果展示模塊包括：

110、圖表生成：將經(jīng)過電影票房預(yù)測模型預(yù)測的電影票房結(jié)果以圖表的形式呈現(xiàn)給用戶，包括折線圖、柱狀圖以及餅圖；

111、報告生成：根據(jù)電影票房預(yù)測模型的輸出數(shù)據(jù)自動生成綜合報告，包括預(yù)測的電影票房結(jié)果、模型的性能指標(biāo)(如均方誤差、r2值)以及相關(guān)的分析說明；

112、基于社交傳播路徑的票房增長預(yù)測：結(jié)合社交傳播路徑對電影票房的動態(tài)變化進行預(yù)測，并提供未來預(yù)定時間內(nèi)的票房增長趨勢，表示為：

113、

114、其中，表示基于社交傳播路徑分析得到的票房增長量，是當(dāng)前時刻t的預(yù)測票房值，growthprediction(t)是考慮社交傳播路徑后的票房增長預(yù)測值。

115、本發(fā)明的有益效果：

116、本發(fā)明，通過數(shù)據(jù)收集模塊高效、自動化地整合了來自多個數(shù)據(jù)源的市場數(shù)據(jù)，包括歷史票房數(shù)據(jù)、社交媒體反饋、營銷活動數(shù)據(jù)及同檔期競爭電影的信息，通過數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊，對收集的數(shù)據(jù)進行了全面的清洗、整合和特征構(gòu)建，確保了輸入數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和多維度，為后續(xù)的票房預(yù)測提供了可靠的基礎(chǔ)，該模塊化處理方式顯著提升了系統(tǒng)對市場變化的感知能力和預(yù)測精度，使得電影發(fā)行方能夠獲得更全面的市場洞察。

117、本發(fā)明，通過構(gòu)建動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)圖，利用動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精確模擬社交媒體上的信息傳播路徑、速度及節(jié)點影響力，并通過量化關(guān)鍵節(jié)點和路徑廣度，全面評估信息傳播效率，結(jié)合這些動態(tài)特征，票房預(yù)測模塊能夠更準(zhǔn)確地反映社交媒體對電影票房的實時影響，提供了深度的傳播路徑分析和票房增長預(yù)測，使得預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確、及時，助力電影發(fā)行方和營銷團隊做出精準(zhǔn)的市場決策。

118、本發(fā)明，通過模型驗證與優(yōu)化模塊，采用交叉驗證結(jié)合貝葉斯優(yōu)化和梯度下降法，對模型參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整，以最小化預(yù)測誤差，增強了模型的泛化能力和魯棒性，結(jié)果展示模塊通過生成直觀的圖表和綜合報告，將電影票房預(yù)測結(jié)果和基于社交傳播路徑的增長預(yù)測清晰地呈現(xiàn)給用戶，提供了全面的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)，使得電影發(fā)行方能夠更好地掌握市場趨勢，并優(yōu)化營銷策略。