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基于LSTM模型的电影票房预测算法 下载：74 浏览：491

杨朝强 蒋卫丽 邵党国 《数据与科学》 2019年11期

摘要:
针对目前基于BP神经网络的电影票房预测算法中存在预测精度不高的问题,本文提出一种基于LSTM模型的电影票房算法。首先,分析电影票房的影响因素,对票房影响因子进行定量分析和归一化处理,其次根据影响因素的输入和输出变量确定网络拓扑图及神经元数量,建立神经网络结构后进行改进为深度学习,并增加"记忆"功能,建立LSTM票房预测模型,最后用亿恩电影智库上的电影票房数据分别用LSTM模型和BP神经网络模型进行预测对比。实验结果表明,LSTM模型在对实验中的4712数据预测的平均相对误差比BP神经网络预测低36%左右,在长期预测和短期预测中低BP神经网络约10%左右,预测结果相对比较准确,能够为电影的投资和放映提供有价值的参考,具有实际意义。

从传播学视角探析电影票房高低的影响因素——以《你好，李焕英》为例 下载：365 浏览：3241

郭翠翠 《中国新闻传播》 2021年4期

摘要:
电影票房高低的影响因素很多，本文从传播学的角度，分析电影营销手段对公众所起的效果和对票房的影响，并试图剖析票房高低与电影质量及艺术性的正相关性逐渐减弱的现象。因为营销对于商业化运作场景中的电影产业十分重要，故也必然会影响到电影商业性和艺术性之间的平衡。
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