基于联合演员表示与社交媒体情感的电影票房预测
社会与信息网络
2020-06-25 v1 信息检索
摘要
近年来，在与中国和印度等亚洲电影产业的驱动下，全球票房保持了稳定增长趋势。以往研究很少在分析中使用长期的、全样本的电影数据，缺乏对演员社交网络的研究。现有的电影票房预测算法仅使用电影元数据，缺乏利用社交网络特征且模型可解释性较弱。本文提出一种用于票房预测任务的FC-GRU-CNN二分类模型，结合电影元数据、新浪微博文本情感、演员社交网络度量、全配对最短路径以及演员艺术贡献五项特征。利用GRU层在长序列中的长时记忆能力以及CNN层在提取全配对最短路径矩阵特征中的映射能力，所提模型的准确率比当前最佳的C-LSTM模型高出14%。
引用
@article{arxiv.2006.13417,
title = {Movie Box office Prediction via Joint Actor Representations and Social Media Sentiment},
author = {Dezhou Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13417},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 3 figures, 4 tables