一种基于深度学习的电影票房预测模型

摘要：

电影产业是一项高投资高风险的行业,电影票房的预测对电影项目的制作、发行、放映以及相关产品的开发等商业智能决策过程提供了重要的支撑.本文提出了一种基于深度学习的映前电影票房预测模型,主要包括了特征交叉组合网络和稠密跳接网络.本文用451部电影训练模型,最后再在194部影片上测试,模型的绝对精度为55％,相对精度为92％.该模型在使用相同的特征的情况下好于SVM、随机森林等算法.

关键词：电影票房预测、深度学习、残差网路

所属期刊栏目：26

分类号：TP316(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32