基于机器学习算法进行电影票房预测

席一锴

（江苏省新海高级中学，江苏连云港，222000）

0 引言

随着我国经济的快速发展，人们的生活水平稳步提升，在追求物质生活的同时，也不断追求着精神层面的满足，观看电影是当下大众消遣娱乐的基本形式，好的影视作品不仅能带来欢乐，也能带来不错的票房促进影视企业的发展。据统计，2018年我国电影票房高达417亿美元，电影行业比以往任何时候都更受欢迎，每年的内地影市，都有五六百部影片上映。虽然影片的票房不能代表一切，但是票房收入则是衡量一部商业片是否成功的最重要的指标，没有之一。了解电影票房的影响因素，有利于企业提前做好预判，有效抵御风险，因此对于电影票房的预测显得格外重要。80年代，美国的BarryLitman提出了票房收入预测模型，该模型能分析预测不同种类电影的票房价值，对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。2012年我国企业也研究推出第一套票房预测系统，推动了我国影视产业的进一步发展。本文利用线性回归及xgboost算法，建立电影票房预测模型，取得了良好的实验结果。

本文研究意义如下：

（1）本文根据理论证明了相关电影票房预测模型的可用，证明了基于机器学习的预测模型的可行性，以及基于电影市场各种复杂因素进行预测的效果。

（2）为以后制作一款电影票房预测系统提供制作算法，制作理念和制作核心，为以后开发一个完整的电影票房预测系统做基础。

（3)鼓励电影从业者打造出符合大众审美的具有良好社会影响力的影视文化作品，提高国内影视产业水平。……