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收入超越电影票房 中国微短剧进军美国
2025年
2024年12月中旬,众多风险投资人与初创企业齐聚北京康莱德酒店,试图从中国传媒领域的最新现象——微短剧中挖掘商机。与TikTok上常见的搞怪挑战、对口型跳舞等传统短视频不同,微短剧是专业制作的网络剧集,有着清晰的故事线和扣人心弦的悬念。每集时长仅60到90秒,一部剧却能有50集以上。
Sohee KimZheping HuangEdwin ChanApril Ma逸思(译)
关键词:风险投资人电影票房传媒领域短剧
《哪吒之魔童闹海》登顶全球动画电影票房
2025年
“以国内市场为目标市场的电影”的走出去,才是最有价值的,才是带着中国观众所偏好的文化元素的真正的走出去。2月18日,《哪吒之魔童闹海》(以下简称《哪吒2》)票(含预售)突破123.19亿元,登顶全球动画电影票房榜,为全球动画电影史书写了属于中国的华彩篇章。
李士萌
关键词:动画电影华彩票房
基于自属性强关联交叉融合的电影票房预测
2025年
电影属性多元且复杂,特征与票关系的提取难度大。针对该问题,提出一种基于自属性强关联交叉融合的电影票房预测模型。扩展元数据中的离散型属性构建实值-离散表征;利用BERT提取文本属性词级表征和BILSTM-Attention提取文本属性句级表征,融合构建文本强嵌入表征;提出一种均值多头相似度机制计算特征之间的关联相似度,在自属性与时序属性两个层面构建属性强关联表征,且当Heads取值为16时预测效果最佳;基于自属性强关联交叉融合表征矩阵利用改进的AlexNet网络构建票预测模型。在大型IMDB电影数据集上的实验结果表明,该模型优于其他方法,MAE:0.7047,相比基线模型降低11%,MSE:0.7421,降低23%,平均SmoothL1Loss:0.3374,降低19%,RMSE:0.8614,降低12%。消融实验证明属性强关联表征和BERT模块对模型影响最大。该方法体现出卓越的票预测能力,为影视从业人员提供参考与建议。
朱衍熹张明西冒鸿宇
关键词:票房
国内电影票房影响因素研究
2024年
电影行业作为文化产业的重要组成部分,不仅可以带来巨大的经济效益,对于艺术传播与文化传承也充当重要角色。本文通过多元线性回归模型,对2023年国内电影票房进行分析,研究电影类型、电影档期、票价、电影产地、电影评分、系列或续集情况、抖音宣发热度、阵容实力和阵容人气因素对票结果的影响。结果表明,抖音宣发热度、春节档、悬疑片和豆瓣评分指标对票解释程度更强。
张帅
关键词:电影票房多元线性回归
基于机器学习的电影票房预测
随着我国经济与文化行业的发展,居民生活水平提高,居民文化生活日益丰富,电影市场也随之快速发展。据统计,2021年中国电影票房近470亿,几乎是2019年中国电影票房的5倍。但电影行业动辄上亿的投资和充满不确定性的市场环境...
陈潇潇
关键词:卷积神经网络
基于Bayesian-Stacking模型的电影票房预测
2024年
本文构建了一种基于XGBoost的特征选取方法以及Bayesian-Stacking集成算法的票预测模型。首先,构建XGBoost的影响力测量模型进行变量筛选,能够简化后期模型的输入和提高模型特征变量的可解释性;其次,分别构建了BP神经网络、XGBoost、Logistic Regression、LightGBM、GBDT以及Stacking模型,再利用贝叶斯优化算法实现上述模型超参数全局寻优后,对电影票房进行预测;最后,引入评价指标进行分析。结果表明:1)将贝叶斯优化算法与模型相结合,获得了相对于原模型更高的预测精度;2)Bayesian-Stacking模型的电影票房预测精度均优于其他模型。Bayesian-Stacking模型在电影上映期间预测最终票具有较高的参考价值,可为有关部门提供决策参考。
李小红韩淑淑
关键词:应用统计数学贝叶斯算法
基于对数回归的电影票房影响因素分析
2024年
电影越来越成为一种潮流的象征,日益丰富着我们的日常生活。此次案例分析的数据为截至目前中国大陆上映的100部电影的票数据及其影响因素,选取首日票、上映首周票、档期、题材、评分(猫眼)、平均票价、播放形式、电影时长、预告片播放量(亿)、想看人数(万人)、演员影响力、导演影响力、预算(万元)这13个指标作为电影票房的影响因素。首先,我们对数据进行预处理,对处理好的数据进行分类描述性统计分析,再对自变量与因变量进行相关性分析,通过分析发现,想看人数和首日票之间存在较强的相关性,故在回归建模时删掉这两个变量;其次,我们使用逐步回归模型进一步筛选变量,使用对数回归模型探索对电影票房具有显著影响的指标;最后,我们得到档期、题材、播放形式、上映首周票、评分、平均票价、预告片播放量这7个变量对票有显著影响。较高票的两类电影是动作片和喜剧片;导演影响力对于电影票房不存在很大的影响;票较高的电影得分也较高,得分基本在9分左右,但并不是得分越高的电影票房也就越高。Cinema is becoming more and more a symbol of a trend, enriching our daily lives day by day. The data of this case analysis is the box office data and its influencing factors of the 100 films released in Chinese mainland so far, and selects 13 indicators such as the box office on the first day, the box office of the first week of release, the schedule, the theme, the score (Maoyan), the average ticket price, the broadcast form, the movie duration, the number of trailers played (100 million), the number of people who want to watch (10,000 people), the influence of actors, the influence of directors, and the budget (10,000 yuan) as the influencing factors of the movie box office. Firstly, we preprocessed the data, performed a categorical descriptive statistical analysis on the processed data, and then
陈静羽李瑞雪黄月池史江兰
关键词:电影票房
基于预训练–微调策略的电影票房预测
2024年
有监督学习模型对数据量有着较高的依赖,然而现有电影票房数据集较少,导致预测精度降低。针对上述问题,提出一种基于预训练–微调策略的电影票房预测模型。利用电影评分和电影票房之间的相关性,在电影评分数据集上采用预训练的方式,使模型提前获取有关电影的先验知识,同时利用电影间的属性差异信息进行数据增强,最后在电影票房数据集上进行微调,实现对电影票房的预测。实验结果表明,所提方法R2指标提升了7%,MSE下降了69%。
赵瑞张明西杨薪钟昌梅王博闻符云杰
网络评价口碑对中国内地电影票房的影响
2024年
电影作为体验商品,消费者在观看前对影片的质量难以判断,发展广泛的社交网络渠道可以使人们便捷地获取各类电影信息。对于处在新媒体时代的电影产业而言,网络口碑信息的高速流通及传播影响力对电影票房的影响日益显著。中国电影产业市场发展进程中,网络评价口碑效应如何对影片票成绩产生影响是值得关注的重要问题。
甘雨旸
关键词:网络口碑电影票房电影市场电影产业
基于XGBoost的电影票房影响因素分析及预测研究
2024年
在我国电影产业中,电影票房是整个产业收益的主要来源,对票进行准确预测对优化电影投融资,助力电影经营主体决策优化,促进整个电影产业的健康发展起着重要作用。本文主要构建了一种基于XGBoost算法筛选指标以及加入粒子群优化算法的BP神经网络的票预测模型。首先,构建一个更全面的电影票房影响因素体系,加入微博因素和电影首日影评作为票影响因素指标,同时结合电影特征和市场因素构建电影票房影响因素体系;其次,对各指标因素预处理量化后,为简化后期运算和提高模型的精度,构建基于XGBoost的影响力测量模型,并以此为依据进行筛选;最后,将筛选后的指标体系划分两部分即训练集和测试集,并在此基础上分别构建了BP神经网终模型、RBF模型以及PSO-BP模型,并引入评价指标和对案例电影预测精度进行分析,结果表明本文构建的PSO-BP模型具有更高的预测精度。本研究所构建的模型在电影上映期间预测最终票具有一定的参考意义,可为有关部门提供决策参考。
韩淑淑
关键词:粒子群算法

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杜婕
作品数:130被引量:0H指数:0
供职机构:《中国名牌》编辑部
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池建宇
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供职机构:中国传媒大学
研究主题:实证分析 经济增长 信任 电影票房 实证研究