一种影片首映日票房预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种影片首映日票房预测方法及装置，所述方法，包括：获取目标影片的票房参考信息；所述票房参考信息包括：影片基本信息、用户想看数据、用户画像数据；基于所述票房参考信息，利用预设的票房数据预测模型，获取所述目标影片的首映日票房数据；其中，所述票房数据预测模型为根据已知首映日票房数据的历史影片训练得到。解决了现有的影片票房数据预测方法在确定影片首日票房时准确度低、参考性差的问题。取得了提高首映日票房预测准确性以及可参考性的有益效果。

A Box Office Prediction Method and Device for Film Opening Day

The invention discloses a box office prediction method and device for film opening day, which includes: obtaining box office reference information of target film; the box office reference information includes basic film information, user's desired data and user's portrait data; based on the box office reference information, using the preset box office data prediction model, obtaining the box office of the target film opening day. The box office data prediction model is based on the training of historical films with known box office data on the opening day. This method solves the problems of low accuracy and poor reference when determining the box office on the first day of a film. It achieves the beneficial effect of improving the accuracy and reference of box office prediction on the opening day.

【技术实现步骤摘要】
一种影片首映日票房预测方法及装置
本专利技术涉及影片票房统计
，具体涉及一种影片首映日票房预测方法及装置。
技术介绍
目前，随着中国电影市场的快速发展，电影上映量也随之增加，电影的票房数据作为电影行业的重要指标之一。而且随着用户需求日益增加和数据的收集方式也更加多样化和全面化等原因，导致市场竞争越发激烈，电影首映日票房预测方法的优劣直接影响影片的放映场次、放映数量等。因而，准确地预测电影的次日票房数据显得十分重要。但是票房提前预测是一个较难的问题，一是由于票房结果本身受很多因素影响，预测时间越早受到的干扰越多；二是票房数据的训练数据量比较少，而且分布很不均匀。当前，相关技术中提供的影片票房数据的预测方法，主要是查看一些专业影评人结合专资办发布的前几日的影片的票房数据根据经验预估的该影片的首日票房数据。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在以下问题：采用目前的影片票房数据的预测方法来确定影片首日票房存在准确度低、参考性差的问题，无法实现对影院的排片起到准确地指导作用。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种影片首映日票房预测方法，其特征在于，包括：获取目标影片的票房参考信息；所述票房参考信息包括：影片基本信息、用户想看数据、用户画像数据；基于所述票房参考信息，利用预设的票房数据预测模型，获取所述目标影片的首映日票房数据；其中，所述票房数据预测模型为根据已知首映日票房数据的历史影片训练得到。

【技术特征摘要】
1.一种影片首映日票房预测方法，其特征在于，包括：获取目标影片的票房参考信息；所述票房参考信息包括：影片基本信息、用户想看数据、用户画像数据；基于所述票房参考信息，利用预设的票房数据预测模型，获取所述目标影片的首映日票房数据；其中，所述票房数据预测模型为根据已知首映日票房数据的历史影片训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述票房参考信息，利用预设的票房数据预测模型，获取所述目标影片的首映日票房数据的步骤之前，还包括：根据所述历史影片的用户画像数据和用户想看数据进行数据聚合，得到所述历史影片的人群集合想看数据；基于所述历史影片的人群集合想看数据，以及所述历史影片的影片基本信息和首映日票房数据，训练所述票房数据预测模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述票房数据预测模型为神经网络模型和线性模型的集成。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史影片的人群集合想看数据，以及所述历史影片的影片基本信息和首映日票房数据，训练所述票房数据预测模型的步骤，包括：基于所述历史影片的人群集合想看数据，以及所述历史影片的影片基本信息，构建所述历史影片的数据特征向量；以所述历史影片的数据特征向量作为所述线性模型的输入，以所述历史影片的首映日票房数据作为所述线性模型的输出，训练所述线性模型，得到所述线性模型的权重向量；将所述权重向量与所述历史影片的数据特征向量合并，并以合并后的向量作为所述神经网络模型的输入，以所述历史影片的首映日票房数据作为所述神经网络模型的输出，训练所述神经网络模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述票房参考信息，利用预设的票房数据预测模型，获取所述目标影片的首映日票房数据的步骤，包括：根据所述目标影片的用户画像数据和用户想看数据进行数据聚合，得到所述目标影片的人群集合想看数据；基于所述目标影片的人群集合想看数据，以及所述目标影片的影片基本信息，构建所述目标影片的数据特征向量；将所述权重向量与所述目标影片的数据特征向量合并，并将合并后的向量输入所述神经网络模型，得到所述目标影片的首映日票房数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张蒙，钱程，
申请(专利权)人：北京猫眼文化传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11