發(fā)布時(shí)間：2020-06-01 18:00

【摘要】：隨著電影產(chǎn)業(yè)的飛快發(fā)展,越來越多的投資者熱衷于電影投資,但目前我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影投資中,只有少數(shù)電影投資是盈利的。在這一背景下,對(duì)國(guó)產(chǎn)電影票房進(jìn)行預(yù)測(cè)無疑對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制具有巨大的現(xiàn)實(shí)意義。電影作為典型的短周期、體驗(yàn)型產(chǎn)品,其票房收益受到眾多因素的共同影響,如:電影自身的特征、市場(chǎng)相關(guān)因素,并且隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)信息也成為影響用戶進(jìn)行決策的重要因素。因此如何結(jié)合我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀構(gòu)建更為全面的電影票房影響因素指標(biāo)體系,如何更好的利用網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)國(guó)產(chǎn)電影票房進(jìn)行預(yù)測(cè)是當(dāng)前我國(guó)票房研究的一個(gè)重點(diǎn)�；�于對(duì)研究現(xiàn)狀的總結(jié)以及行業(yè)實(shí)際現(xiàn)狀,本文構(gòu)建了一種新的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型對(duì)目前研究中存在的不足進(jìn)行改進(jìn)從而提高票房預(yù)測(cè)模型的精度:(1)考慮到當(dāng)前國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型研究中大都存在數(shù)據(jù)維度不足的問題,本文從多個(gè)維度出發(fā)并結(jié)合我國(guó)電影行業(yè)的現(xiàn)狀構(gòu)建了一套較為全面的國(guó)產(chǎn)電影票房影響因素體系并在影響因素的量化方法方面更充分的利用了網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù),使得影響因素的量化值更具有時(shí)效性;(2)考慮到過多的輸入變量會(huì)加大模型訓(xùn)練的難度,因此本文在前面的影響因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于隨機(jī)森林的影響因素影響力求解模型,并以此為依據(jù)對(duì)票房影響因素進(jìn)行科學(xué)的篩選,以此來簡(jiǎn)化后續(xù)預(yù)測(cè)模型的輸入;(3)考慮到不同影響因素對(duì)票房的影響力不同的現(xiàn)實(shí)情況,為了解決以往研究中對(duì)影響因素權(quán)重平均分配的問題,本文構(gòu)建了基于加權(quán)K-均值和局部BPNN的票房預(yù)測(cè)模型,以因素影響力為依據(jù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的K-均值聚類,并基于子樣本構(gòu)建局部BPNN模型進(jìn)行票房預(yù)測(cè)。最后為了驗(yàn)證本文所構(gòu)建模型的優(yōu)越性,采集2016-2017年上映的415部國(guó)產(chǎn)電影相關(guān)數(shù)據(jù),采用本文所定義的量化方法以及模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型以及基于K-均值和局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文所構(gòu)建模型的平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)為8.62%,要低于對(duì)比實(shí)驗(yàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型(13.91%)以及基于K-均值以及局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型(11.16%);相對(duì)誤差(RMSE)為238.26,要低于對(duì)比實(shí)驗(yàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型(516.73)以及基于K-均值以及局部BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)產(chǎn)電影票房預(yù)測(cè)模型(367.41)�？梢钥闯霰疚臉�(gòu)建的國(guó)產(chǎn)票房預(yù)測(cè)模型可以在一定程度上提高票房的預(yù)測(cè)精度。
【圖文】：

研究背景與意義 研究背景影作為文化生活的重要組成部分，不但豐富了人們的業(yè)余生活和精神世界，也是不同進(jìn)行交流和碰撞發(fā)展的重要媒介。從圖 1.1 可以看出雖然我國(guó)電影市場(chǎng)起步比較晚，在良好的宏觀政策下我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)得到了飛快的發(fā)展，總票房呈逐年攀升的趨勢(shì)，并10 年以來我國(guó)電影票房增長(zhǎng)趨勢(shì)逐年攀高，2017 年最終票房達(dá)到 559.11 億，這是一個(gè)紀(jì)錄，但觀察圖 1.2 可以看出相比于前幾年的增長(zhǎng)速度，近兩年我國(guó)電影總票房以及票房的增幅明顯低于之前的增長(zhǎng)幅度。并且在 2016 全年票房中，國(guó)產(chǎn)片僅占 266.63 億2015 年的 271.36 億還下跌了近 2%�？梢钥闯觯簾o論是總票房還是國(guó)產(chǎn)電影票房的發(fā)展容樂觀，總票房增長(zhǎng)率顯著下降，國(guó)產(chǎn)電影票房更是出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)，態(tài)勢(shì)尤其險(xiǎn)峻，查閱資料表明，在我國(guó)上映的眾多電影中，若去除引進(jìn)的國(guó)外的優(yōu)質(zhì)電影，高達(dá) 70%影是不能收回成本的。我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影目前存在的普遍現(xiàn)象：只有少數(shù)電影投資是盈利的國(guó)產(chǎn)電影基本都難以回收成本的。收不回成本的投資很明顯會(huì)打擊投資者的積極性，，響到國(guó)產(chǎn)電影這一產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展。

圖 1.2 2005-2017 年我國(guó)電影票房增幅變化趨勢(shì)圖這一背景下，對(duì)國(guó)產(chǎn)電影票房進(jìn)行預(yù)測(cè)無疑對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制、充分調(diào)動(dòng)投資者的積極前的發(fā)展局勢(shì)具有巨大的現(xiàn)實(shí)意義。但現(xiàn)實(shí)中我國(guó)電影從業(yè)人員在對(duì)電影票房進(jìn)更傾向于依賴傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)或者自身的行業(yè)嗅覺，實(shí)際上對(duì)于電影這類生命周期比較度不確定性的市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)是非常困難的，并且國(guó)內(nèi)目前對(duì)電影票房預(yù)測(cè)方面的�；�于這一需求，很多學(xué)者對(duì)電影票房預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究，傳統(tǒng)的電影票房預(yù)測(cè)模電影自身因素以及市場(chǎng)因素對(duì)票房的影響。但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、網(wǎng)民數(shù)量的圖 1.3），關(guān)于電影的垂直網(wǎng)站不斷涌現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)口碑（IWOM，internet Word of Mo人們高效快速地獲取商品信息、分享自身經(jīng)驗(yàn)的重要渠道，對(duì)消費(fèi)者的行為產(chǎn)生影響，如今網(wǎng)絡(luò)口碑已成為影響用戶進(jìn)行決策的重要因素。因此，如何更好的利的信息對(duì)票房進(jìn)行預(yù)測(cè)成為目前票房預(yù)測(cè)的研究熱點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：J943

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 桂林;;在線評(píng)論對(duì)中國(guó)電影票房影響的實(shí)證分析[J];聲屏世界;2019年01期

2 桂林;;在線評(píng)論對(duì)中國(guó)電影票房影響的實(shí)證分析[J];東南傳播;2019年02期

3 曾佳志;謝美娥;;效率型服務(wù)業(yè)背景下的電影產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化——基于2012—2017年電影票房數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J];科技和產(chǎn)業(yè);2019年11期

4 戴建華;鄭意凡;;電影票房表現(xiàn)的延續(xù)性研究[J];現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào));2018年08期

5 張雪;;中國(guó)大陸電影票房增速放緩引全球關(guān)注[J];現(xiàn)代電影技術(shù);2017年01期

6 王杰祥;;對(duì)2016年中國(guó)電影票房增速放緩現(xiàn)象的思考[J];中國(guó)電影市場(chǎng);2017年01期

7 徐鵬;;“小鎮(zhèn)青年”與中國(guó)電影票房之間的喜和憂——淺析2015年國(guó)產(chǎn)電影票房市場(chǎng)[J];北方傳媒研究;2016年01期

8 盧文景;馮曉;;大數(shù)據(jù)時(shí)代電影票房影響因素證實(shí)分析[J];中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年01期

9 朱昌俊;;驅(qū)散電影票房造假的霧霾[J];智庫時(shí)代;2017年01期

10 張鵬;周容;;明星符號(hào)吸引力對(duì)電影票房的影響研究[J];教育傳媒研究;2017年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前8條

1 昝勝鋒;朱文雁;;嵌入式廣告、文化暗合與電影票房[A];建設(shè)經(jīng)濟(jì)文化強(qiáng)�。禾魬�(zhàn)·機(jī)遇·對(duì)策——山東省社會(huì)科學(xué)界2009年學(xué)術(shù)年會(huì)文集（4）[C];2009年

2 王海洲;;創(chuàng)新年代里電影業(yè)的喜與憂[A];影博·影響（2016年第07期 2016年合訂本下 總第103期）[C];2016年

3 ;文化[A];中國(guó)服務(wù)貿(mào)易發(fā)展報(bào)告 2007[C];2007年

4 劉漢文;陸佳佳;;2018年中國(guó)電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況與趨勢(shì)預(yù)測(cè)[A];影博·影響（2019年第01期 總第119期）[C];2019年

5 ;文化[A];中國(guó)服務(wù)貿(mào)易發(fā)展報(bào)告 2012[C];2013年

6 何畔;;中國(guó)電影過度營(yíng)銷現(xiàn)象分析[A];“決策論壇——公共政策的創(chuàng)新與分析學(xué)術(shù)研討會(huì)”論文集（下）[C];2016年

7 ;文化[A];中國(guó)服務(wù)貿(mào)易發(fā)展報(bào)告 2009[C];2009年

8 黃式憲;;新世紀(jì)十年:以文化主體創(chuàng)新為根本是時(shí)代賦予的使命[A];新世紀(jì)新十年：中國(guó)影視文化的形勢(shì)、格局與趨勢(shì)——中國(guó)高等院校影視學(xué)會(huì)第十三屆年會(huì)暨第六屆中國(guó)影視高層論壇論文集[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 佛山日?qǐng)?bào)記者 黃鶴婷;去年佛山電影票房7.66億元[N];佛山日?qǐng)?bào);2020年

2 高佳丹 周茜 胡平;2019年我市電影票房總收入4.41億元[N];常州日?qǐng)?bào);2020年

3 本報(bào)記者 于蒙蒙;春節(jié)檔電影票房預(yù)期生變[N];中國(guó)證券報(bào);2020年

4 記者 李珂;去年全省電影票房達(dá)21.54億元[N];福建日?qǐng)?bào);2020年

5 記者 王晶 通訊員 于松業(yè);2019年我省電影票房居全國(guó)第八[N];湖北日?qǐng)?bào);2020年

6 ;國(guó)家電影資金辦 2019年度院線影院電影票房年報(bào)[N];中國(guó)電影報(bào);2020年

7 全媒體記者 黃能 通訊員 殷軍德;去年長(zhǎng)沙電影票房達(dá)8億元[N];長(zhǎng)沙晚報(bào);2019年

8 郝杰梅;2018年中國(guó)電影票房609.76億元[N];中國(guó)電影報(bào);2019年

9 記者 陳漢辭;2018電影票房超600億 《我不是藥神》最賺錢[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2019年

10 記者 龔雪 通訊員 于松業(yè);我省去年電影票房27.9億元[N];湖北日?qǐng)?bào);2019年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 彭嵐;電子口碑、消費(fèi)者決策與新產(chǎn)品銷售[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 魯月;基于隨機(jī)森林因素篩選的國(guó)產(chǎn)電影票房組合預(yù)測(cè)模型研究[D];南京航空航天大學(xué);2019年

2 郭珂玨;電影票房影響因素的區(qū)域差異性分析[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年

3 何繼康;電影票房預(yù)測(cè)的實(shí)證研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2018年

4 蒙曉慶;中國(guó)電影票房影響因素分析及預(yù)測(cè)[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2018年

5 李笑雯;明星效應(yīng)是拉動(dòng)電影票房的“萬能藥”嗎？[D];南京大學(xué);2019年

6 富澤萌;基于社交網(wǎng)絡(luò)分析的電影票房預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2019年

7 林慧;在線口碑對(duì)電影票房的影響機(jī)制[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2019年

8 劉思繁;在線評(píng)論熵對(duì)產(chǎn)品銷量的影響研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2019年

9 劉寧;基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測(cè)模型研究[D];天津商業(yè)大學(xué);2019年

10 劉暄;中國(guó)國(guó)產(chǎn)電影票房的影響因素研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2691859