基于消费意图和情感分析的票房预测建模

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1、硕士学位论文题目:基于消费意图和情感分析的票房预测建模研究生袁媛专业管理科学与工程指导教师王晓耘教授完成日期2016年1月杭州电子科技大学硕士学位论文基于消费意图和情感分析的票房预测建模研究生：袁媛指导教师：王晓耘教授2016年1月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterBoxOfficePredictionBasedonConsumerIntentionandSentimentAnalysisCandidate:YuanYuanSupervisor:Prof.WangXiaoyun

2、January，2016杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创巧声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过。除文中己经注明引用的内容外＾的作品或成果，均己在文中。。对本丈的研究做出重要贡献的个人和集体苗明确方式标明一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名：曰期：２＾谷年月３Ｈ／学位论文使用巧巧说巧目本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，Ｐ：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属

3、杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技人学。学校有权保留送交论文的复印件，、允许查阅和借閲论文；学校可ｙ？公布论文的全部或部分内容，可允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者益名：巧明：／＾＾年日处ｆ月寺：指导教师签名：Ｈ期衣矜《年／月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要微博作为一种新兴的社交媒体，已经积累了大量的用户和影响力。微博不断增加的在线评论正在极大影响着传统的市场决策，使得文本挖掘成为商业界和学术界共同的热点话题。用户的每一条评论所汇聚成的集体智慧，不仅

4、含有对某种商品的购买意愿，即消费意图，此外，微博平台上包含着用户对商品各方面评价的用户评论也影响消费者的购买决策。这些包含消费意图和情感倾向的数据对科学研究和商业应用有着极高的价值。本文以微博中电影主创人员的电影评论为研究对象，重点关注评论中的消费意图和情感信息挖掘，并探讨将这种信息用于票房预测。具体来说本文的工作主要包括以下五个方面：（1）对消费意图分类进行重定义：在微博评论中即便用户表达出了消费意图，也不一定代表会有消费行为，因为消费意图正例包括显式消费意图和隐式消费意图。因此，本文将消费意图正例定义为显示消费意图，即明确表明要进行消费的用户。（2）对情感分类标准进行重定

5、义：由于正面评论的数量和票房之间没有直接的关系。因此本文首先假设如果有更多的微博评论是和票房增长相关，则电影的票房会更好。基于这个假设将经过主客观分类的微博评论分为3类：正面评论即消费意图正例；中性评论即对影片、演员等表达积极情感的评论；负面评论是对剧情、演技等表达负面或者消极的情感。（3）基于SVM的消费意图挖掘：本文提出了基于SVM的消费意图分类算法，首先通过对微博语料的观察，定义消费意图正例的2类特征；然后采用人工标注的方式获得消费意图正例；将定义的2类特征用来表示评论文本并训练出消费意图分类模型，并利用该模型对给定的微博评论进行消费意图分类；最后将分类结果与人工标注的

6、结果对比，准确率高达73%。（4）基于SVM的情感分类：为了对评论中的信息进行挖掘，本文首先对已有的情感资源加以概括和总结，使用扩展的点互信息算法(SO-PMI)判断候选词的情感类别，自动获得领域词典，构建一个面向微博电影评论的情感词典。然后，由于微博表达方式的多元化，首先对评论文本进行预处理，采用情感词作为特征选择；最后使用Libsvm进行情感分类。（5）将消费意图和情感分析用于票房预测：本文探讨了将消费意图和情感分析应用于票房预测，并使用线性回归模型和SVR分别进行了实验。结果表明，融入了消费意图的模型在首映周有更好的预测效果，其对首映周的票房解释能力高达87%。此外，本

7、文提出的模型和Baseline实验对比，首映周相对误差绝对值降低了24个百分点；总票房的相对误差绝对值降低了14个百分点。关键词：消费意图，情感分析，票房预测，支持向量机，线性回归模型I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTAsanewsocialmedia,weibohasaccumulatedalotofusersandinfluence.Thetraditionalmarketingdecisionsaregreatlyinfluencedbytheincreasingonlinerevie