基于机器学习的电影票房影响因素与预测研究——以2019至2022年票房排名前100部电影为例

叶娜; 许昕; 李晟曈; 柴祯晖; 付兴红

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2022.22.022

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基于机器学习的电影票房影响因素与预测研究——以2019至2022年票房排名前100部电影为例

信息科技 | 更新时间：2023-05-20

- 基于机器学习的电影票房影响因素与预测研究——以2019至2022年票房排名前100部电影为例
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- 科技传播 2022年第22期页码：89-92
- 作者机构：
  
  1. 浙江传媒学院新闻与传播学院
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- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2022.22.022
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叶娜, 许昕, 李晟曈, 等. 基于机器学习的电影票房影响因素与预测研究——以2019至2022年票房排名前100部电影为例[J]. 科技传播, 2022,(22):89-92.
叶娜, 许昕, 李晟曈, 等. 基于机器学习的电影票房影响因素与预测研究——以2019至2022年票房排名前100部电影为例[J]. 科技传播, 2022,(22):89-92. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2022.22.022.

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摘要

利用爬虫技术在猫眼电影官网爬取了相关电影信息数据，对数据进行清洗、预处理；从4个维度7个指标对电影票房影响因素进行可视化分析，根据分析结果将影响因素划分为3个层级；并根据影响因素层级体系，利用机器学习算法对电影票房进行预测。实验结果表明，文章构建的影响因素层级体系及预测实验对真实的电影票房数据实现了显著的预测效果。

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关键词

机器学习电影票房预测回归分析

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