电影评分预测方法技术

本发明专利技术是一个在线电影评分预测方法，可以对电影评分进行预测。模型中考虑了三个因素，分别是：用户评分习惯、初始印象和影片质量。通过利用参数估计和假设检验对电影评分和用户评分进行分布实证，利用概率密度函数对用户评分习惯和初始印象因素进行描述，使本模型可以脱离以前研究的假设，具有重要意义，获得了良好的实验结果。通过实验发现，模型的预测结果可以达到45％～68％的精度，在浏览数为70时，效果最好可以达到68％的预测精度。本模型适用于在线点评系统等领域。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】 所属
本专利技术涉及在线评分系统，是基于在线评分系统的。
技术介绍
这几年互联网的快速发展，人们越来越喜欢在网上购物。随着国内电影在线点评 系统的快速发展、兴起，电影在线评论已成为电影消费者重要的信息来源、评价中心和分享 平台。通过挖掘评分数据，可以分析用户的兴趣爱好，购买意图，以及影响用户购买行为的 因素。这些研宄内容对商家来说是十分有意义和价值的。
技术实现思路
本专利技术提出了一个新的适用于电影评分的预测方法。首先对电影初始印象、用户 评分习惯、电影质量进行了数学描述，然后给出了影响力因子的计算方法，最后给出了评分 影响力模型中均值y和方差〇的表达式：【主权项】1. 用户在观影前后，用户评价与电影质量对用户产生的影响作用，该影响会促使用户 产生新的印象，进而给出评价分数。为了描述影响作用的大小，其特征是：提出了影响力因 子的概念和计算方法。2. 基于在线电影评分数据对电影初始印象、用户评分习惯、电影质量进行了数学描述， 其特征是：提出了一个新的适用于电影评分的预测模型。【专利摘要】本专利技术是一个在线，可以对电影评分进行预测。模型中考虑了三个因素，分别是本文档来自技高网...

【技术保护点】
用户在观影前后，用户评价与电影质量对用户产生的影响作用，该影响会促使用户产生新的印象，进而给出评价分数。为了描述影响作用的大小，其特征是：提出了影响力因子的概念和计算方法。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：彭舰，黄飞虎，宁黎苗，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51