基于消费者偏好的影片票房预测开题报告

1. 研究目的与意义

研究现状及发展趋势：

中国电影市场目前正从产业增长的黄金十年走向质量提升的黄金十年，电影作品层出不穷。通过大众对电影预告片、宣传的评价和反响，可以对影片票房进行预测，可以给影院的上映档期提供参考，还可以根据电影的视听效果和大众口碑进行精准宣传。

巴瑞.李特曼在80年代提出了一个票房预测的基本模型，将每一种影响因素作为一个变量，赋予不同的权重，组合在一起就是最后的票房结果。2012年一月中影集团联合艾亿新融资本推出国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统——brp系统，具有真实有效性，及时反馈性，风险度量性。2013年谷歌曾公布电影票房预测模型，可以提前一个月预测电影票房，准确率高达94%，在谷歌的模型中，预测依据包括：电影预告片的搜索量，同系列电影前几部的票房表现，以及档期的季节性特征等。

2. 研究内容和问题

基本内容：

(1)查找中国近十几年影片票房相关数据；

(2)利用数据分析方法对数据进行清洗、整理；

3. 设计方案和技术路线

研究方法：

利用软件对评论数据进行清洗，整理好数据之后，通过关键信息对每条评论计算得分，再选择合适的多元回归模型建立拟合关系，修正模型，最后用模型进行预测分析。

4. 研究的条件和基础

该学生系统地学习过python，matlab，应用回归分析，概率论与数理统计，数学建模与文献信息检索等课程，具备一定的知识应用能力和软件操作能力，且可以通过学校图书馆获得比较丰富的资料。

完成本课题研究的基础条件基本具备。

指导教师本人多年来从事回归分析和数学建模的教学与研究。