电影产业的数据驱动投资组合管理：一种利用大语言模型作为专家的新型数据驱动优化方法
机器学习
2024-04-12 v1 人工智能
最优化与控制
摘要
投资组合管理是电影产业中尚未解决的问题之一。为了为电影产业发行商设计最优投资组合，预测每个项目的票房至关重要。此外，为了准确预测票房，考虑每个电影产业项目中涉及的明星效应至关重要，而这在任何先前的基于专家的方法中都是不可能的。另外，电影产业数据的不对称特性会降低任何预测算法的性能。在本文中，首先，利用大语言模型确定明星的名人评分。然后，为了应对电影产业数据的不对称特性，对项目进行分类。此外，对每一类项目进行票房预测。最后，利用混合多属性决策技术，计算每个项目对发行商的偏好程度，并借助双目标优化模型，设计出最优投资组合。
引用
@article{arxiv.2404.07434,
title = {Data-Driven Portfolio Management for Motion Pictures Industry: A New Data-Driven Optimization Methodology Using a Large Language Model as the Expert},
author = {Mohammad Alipour-Vaezi and Kwok-Leung Tsui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07434},
year = {2024}
}