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1、基于网络数据的电影市场分析和预测AnalysisandForecastofFilmMarketBasedonNetworkData学科专业：软件工程作者姓名：冯川指导教师：陈世展副教授企业导师：韩宁工程师天津大学软件学院二零一七年四月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论
2、文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘要随着电影市场的日趋成熟，对票房收入、观众反馈等电影历史数据进行深度挖掘、分析和预
3、测，从而对指导营销公司有针对性的制定营销策略、提高电影的票房收入具有重要的参考价值和意义。本文基于网络公开的电影数据进行统计分析，首先使用自定义爬虫框架进行电影数据抓取，接着选取了电影时长、观众评分、观众评分人数、专家评分、专家评分人数、想看量、上映时间、电影类型、上映国家、放映形式等多个维度的数据进行统计分析，从中发现这些要素的客观规律；进而研究这些特征和票房之间的关系进而对电影票房进行预测。将票房分成8个等级进行归类预测，在对比分析了多元回归模型、判别分析模型、决策树模型、SVM模型和随机森林模型基础上，最终
4、设计实现了基于随机森林模型的电影票房预测算法，并利用公开的电影数据进行了测试，准确率可以达到98%。对电影票房预测、上映安排等都具有一定的参考价值。关键词：电影数据数据分析网络爬虫多元回归随机森林Ⅰ万方数据ABSTRACTWiththefilmmarketmatures,theboxofficeincome,theaudiencefeedbackandotherhistoricaldataofthefilmmining,analysisandprediction,soastoguidethemarketingco
5、mpanytodeveloptargetedmarketingstrategiestoimprovethefilm'sboxofficerevenuehasimportantreferencevalueandsignificance.Thispaperisbasedonthenetworkofpublicfilmdataforstatisticalanalysis,theuseofcustomerspiderframeworkforfilmdatacapture,firstofallweselectedthefi
6、lmlength,theaudiencescore,thenumberofaudienceratings,expertratings,expertscore,wanttoseevolume,releasetime,Type,releasecountry,projectionformandotherdimensionsofstatisticalanalysis,fromwhichtofindtheobjectivelawsoftheseelements;andthenwestudytherelationshipbe
7、tweenthesefeaturesandtheboxofficeandselecttheboxofficeforecasteigenvalues.Wecomparetheboxofficeintoeightgradesforclassificationprediction.Wecompareandanalyzethemultipleregressionmodel,discriminantanalysismodel,decisiontreemodel,SVMmodelandstochasticforestmode
8、l.Finally,wecomparethedataoffilmsintothemodelafterdatacleaningCalculation,theuseofrandomforestmodeltopredict,theaccuracyratecanreach98%.Theboxofficeprojection,screeningarrangements,etc.ha
