【摘 要】
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在互联网高速发展的时代,对电影、电视制片等产业的发展来说海量的信息数据起着十分关键的作用,通过对这些数据的分析,可以更好地针对目标群体来制作影视剧,给企业带来更高的利润.毋庸置疑,在影视产业的发展中,大数据正发挥着越来越关键的作用.目前基于大数据对于电影票房的预测研究有很多,但是电视剧播放量的预测相对较少,本文选取爱奇艺网本地电视剧的数据,利用机器学习的几个方法构建模型(多元回归模型、贝叶斯模型、
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在互联网高速发展的时代,对电影、电视制片等产业的发展来说海量的信息数据起着十分关键的作用,通过对这些数据的分析,可以更好地针对目标群体来制作影视剧,给企业带来更高的利润.毋庸置疑,在影视产业的发展中,大数据正发挥着越来越关键的作用.目前基于大数据对于电影票房的预测研究有很多,但是电视剧播放量的预测相对较少,本文选取爱奇艺网本地电视剧的数据,利用机器学习的几个方法构建模型(多元回归模型、贝叶斯模型、SVM模型、决策树模型和随机森林模型)对电视剧播放指数进行分类预测,最终通过比较可以看出随机森林模型的预测效果最佳,正确率达到了82.53%.对播放指数进行预测对于电视剧发行商如何选择拍摄电视剧的类型、设置电视剧集数、幕后花絮发布多少;视频播放网站选择何种电视剧上映、选择营销方法;广告商们将广告投放在哪部电视剧上等等,都有着一定的参考价值.
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