目錄

摘  要（完整下載鏈接附在文末）

Abstract

1 緒  論

1.1 研究背景概述

1.2 國內外相關領域研究進展

1.3 電影票房預測技術概覽

1.3.1 利用人口統計學特征的方法

1.3.2 基于機器學習的預測模型 

2 機器學習相關理論介紹與分析

2.1 機器學習算法理論  

2.1.1卷積神經網絡

2.2 電影票房預測技術概覽

2.3  機器學習技術介紹

2.3.1基于機器學習的預測模型 

2.3.2機器學習在電影票房預測中的應用

3 數據集引入與預處理流程

3.1 數據來源概述

3.2 數據集詳細描述

3.3 數據預處理策略

4 機器學習算法選擇

4.1 機器學習算法種類

4.2 算法選擇

4.2.1神經網絡的優勢

4.2.2神經網絡的選擇

5 模型搭建與訓練流程

5.1 神經網絡結構

5.2 模型構建的具體步驟

5.3 模型訓練與結果分析

6 結果剖析與探討

6.1 模型評價指標

6.2 模型性能對比

6.3 影響因素分析

6.4 結果解釋與討論

7 完整下載鏈接

參考文獻

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摘  要

近年來，電影產業持續升溫，為電影院帶來了可觀的票房收益。以往，影院多憑個人經驗安排影片放映，然而，鑒于票房成績可能受多重復雜因素制約，某些備受排期青睞的電影最終票房卻遠低于預設目標，這往往導致影院因排片策略不當而蒙受重大經濟損失。  鑒于此情境，眾多影院迫切期望擁有一個精準的票房預測工具，以科學指導影片排期。因此，本文在綜合國內外研究成果的基礎上，借助Python編程語言，運用網絡爬蟲技術從中國電影網搜集歷史票房數據，并采納機器學習算法作為核心預測手段，開發了一套電影票房預測系統。此系統能夠針對國內影院上映一段時間后的影片進行票房預測，為影院的排片策略提供有價值的參考，有效降低了人為決策帶來的票房風險。此外，該系統還具備票房數據預處理與模型訓練等功能，鑒于當前票房已成為觀眾選擇影片的關鍵考量，系統還能實時更新票房數據及預測結果，展現出廣闊的應用潛力和實用價值。

關鍵詞：機器學習；電影票房預測；爬蟲

Abstract

In recent years, the film industry has continued to heat up, bringing considerable box office revenue to cinemas. In the past, cinemas mostly arranged film screenings based on personal experience. However, given that box office performance may be constrained by multiple complex factors, some films favored in the screening schedule ultimately achieved box office results far lower than the preset targets, often resulting in significant economic losses for cinemas due to improper screening strategies. In light of this situation, many cinemas are urgently in need of a precise box office prediction tool to scientifically guide film scheduling. Therefore, based on a comprehensive review of domestic and international research results, this paper uses the Python programming language and web crawler technology to collect historical box office data from the China Film Network, and adopts machine learning algorithms as the core prediction method to develop a film box office prediction system. This system can predict the box office of films that have been screened in domestic cinemas for a period of time, providing valuable references for the screening strategies of cinemas and effectively reducing the box office risks brought by human decision-making. In addition, the system also has functions such as box office data preprocessing and model training. Given that the current box office has become a key consideration for audiences when choosing films, the system can also update box office data and prediction results in real time, demonstrating broad application potential and practical value.

Key Words: Machine learning; Film box office prediction; Web crawler

1 緒  論

1.1 研究背景概述

        近年來，隨著民眾生活質量的提升，人們在滿足基本溫飽需求后，對生活中的娛樂項目給予了越來越多的關注，這反映出恩格爾系數的下降與娛樂支出的增長趨勢。電影作為娛樂消費的重要組成部分，其影響力遍及全球，一部佳作能夠在短時間內向觀眾傳達豐富的信息，這些信息既包含時事熱點，也蘊含著深刻的精神啟示。電影的制作往往需投入大量的物質與資金，而票房成績已成為衡量電影成功與否的普遍標準，同時也是投資者決定是否投資的關鍵考量因素。那么，如何實現對票房的精確預測呢？精確的預測無疑能更有效地說服投資者進行資金投入。隨著我國文化娛樂產業的蓬勃發展，其勢頭與經濟實力的增強密不可分。通過對國家新聞出版廣電總局電影局提供的票房數據進行分析，本文得出以下結論：

        2007年，全國電影總票房達到21億元，而到了十年后的2017年，這一數字已激增20倍以上，達到457.12億元。

        2016年，全國電影總票房為440.8億元，而到了2017年，僅增長了3.7%。

        2018年，全國電影總票房進一步攀升至559億元，較2017年增長了13.45%。

        這些數據均表明，票房的增長與觀眾對電影類型的偏好緊密相關。特別是在2017年前后，本文觀察到票房數據實現了質的飛躍，這在一定程度上得益于2015年電影票房預測技術的興起。本文旨在結合傳統的電影票房預測方法與Python等大數據分析工具，以期提升電影票房預測的精確度。

        在影視產業持續繁榮的背景下，電影票房表現預測已成為影視從業者與學術研究者共同聚焦的核心議題。傳統票房預測體系主要依托歷史票房記錄、行業專家主觀判斷及市場動態分析，但受限于傳統技術手段的局限性，難以整合機器學習等前沿算法，導致預測結果存在顯著誤差。近年來，基于機器學習算法的票房預測模型因其強大的特征提取能力、非線性關系建模能力及大數據驅動的模型優化特性，逐漸成為行業研究熱點。

        本文將系統剖析機器學習在電影票房預測領域的應用機制，涵蓋其理論支撐體系、主流算法架構、典型應用場景及現存挑戰與未來演進方向。通過構建完整的分析框架，旨在為影視產業提供精準化、智能化的票房預測解決方案，助力電影市場生態的良性發展。

1.2 國內外相關領域研究進展

        這些在深入探究眾多與電影票房緊密相關的文獻資料后，本文可以明顯觀察到，西方在這一領域構建的理論框架更為健全。這很大程度上歸因于西方在工業革命后的經濟迅猛增長，而彼時我國尚處于閉關自守的階段。不過，隨著改革開放的推進，我國經濟實現了質的飛躍，促使我國對電影票房研究的投入顯著增加。

        伴隨互聯網技術的全面滲透與在線票務平臺的規模化普及，電影票房收入已成為評估影片市場價值的核心指標。由于票房表現受影片類型、主創團隊構成、檔期競爭格局等多維因素交互影響，票房預測始終是極具挑戰性的研究課題。傳統預測方法過度依賴專家經驗與歷史數據建模，在應對復雜市場環境時存在顯著局限性，難以滿足動態化、精準化的預測需求。因此，開發具備高精度與強適應性的票房預測方法具有重要的理論價值與現實意義。

        機器學習作為數據挖掘領域的核心技術，已在計算機視覺、語音信號處理、自然語言理解等領域取得突破性進展。隨著影視行業數字化進程的加速，研究者開始將機器學習算法應用于票房預測場景。通過構建基于海量歷史數據的分析模型，可有效捕捉影響票房的多維特征變量，顯著提升預測精度。該類模型具備動態參數調優能力，能夠根據市場環境變化實現模型自適應優化，進一步增強預測系統的魯棒性。

        基于機器學習的票房預測研究不僅能為影視制作方提供決策支持工具，還可為資本市場參與者提供風險收益評估依據。其研究成果對其他文化消費領域的數據分析方法論建設亦具有重要參考價值。

本研究聚焦機器學習技術在電影票房預測場景中的創新應用，致力于構建科學化、智能化的預測分析體系。面對中國電影市場高速擴容與內容供給激增的雙重挑戰，本研究旨在達成以下核心目標：

        提升預測精度維度：針對傳統方法過度依賴經驗法則與簡單統計模型的缺陷，通過引入集成學習、深度神經網絡等先進算法，構建具備復雜關系建模能力的預測模型，精準刻畫票房影響因素的交互作用機制。

        優化資源配置效能：基于精準的票房預測結果，協助制作方與投資方實現宣傳預算、排片策略等資源的動態配置，在控制成本投入的同時最大化商業回報率。

        支撐決策科學化：為制片、發行及投資主體提供數據驅動的決策支持工具，通過模型輸出結果評估營銷策略的有效性，為發行檔期選擇、投資組合配置等關鍵決策提供量化依據。

挖掘市場潛在價值：運用特征工程方法解析影響票房的隱性因素，揭示市場消費趨勢與需求變遷規律，為影視產業的內容創新與商業模式升級提供戰略指引。

        本研究旨在通過機器學習技術創新，構建高精度、強適應性的票房預測體系，為影視產業各環節主體提供智能化決策支持，同時挖掘潛在市場機遇，推動產業可持續發展。

        電影票房預測的實踐起源于美國，其初步探索形式為向觀眾分發問卷，這一方法被業界稱為“觀眾調研”。該調研旨在簡單收集觀眾對電影類型的偏好，以期推動票房增長。在電影研究界，里奧德爾（來自電影研究局）與觀眾調查局的喬治·蓋洛普是“觀眾調研”領域的杰出代表，盡管他們采用的觀眾偏好采集與分析手段各異，但共同目標均在于影響和預估票房。他們之所以能在眾多研究者中嶄露頭角，關鍵在于他們意識到了影響票房的多元因素，諸如電影宣傳力度、演員知名度、觀眾口碑以及影片敘事內容等，這些因素在后續研究中得到了更為詳盡的分析。

隨后，巴瑞·李特曼開創性地提出運用線性回歸模型來預測電影收入，該模型以影響票房的因素作為自變量，電影票房收入作為因變量。進入21世紀，互聯網的普及極大地拓寬了人際交往的范圍，這也意味著傳統的電影票房預測方法已難以適應新時代的需求。因此，研究人員摒棄了舊有的研究路徑，轉而匯總網絡上的電影評論，以構建一個更為精確的票房預測模型。在此背景下，基于微博、谷歌、推特等平臺的預測模型應運而生。

1.3 電影票房預測技術概覽

        在1915年，電影仍處于膠片時期，票房預測的初步概念開始浮現。直至1960年，研究者們對于票房預測的方法均處于摸索之中。而自1980年起，伴隨著全球經濟的蓬勃發展，票房預測也邁入了一個嶄新的成長階段。無論是在其萌芽期還是探索期，研究者們都嘗試運用了多種多樣的預測手段。

1.3.1 利用人口統計學特征的方法

        美國率先在電影票房研究領域邁出了步伐。在20世紀20年代末，盡管美國經濟呈現出一種虛假的繁榮景象，但它仍對電影產業傾注了大量資本，標志著美國電影步入了黃金時代。步入40年代，科技的革新進一步推動了變革，為了滿足觀眾日益增長的娛樂需求，對電影票房的研究應運而生。推動這一研究發展的因素包括：

        （1）科技的飛速發展拓寬了人們的娛樂渠道，電視成為家庭娛樂的新寵，導致電影觀眾數量減少，電影市場陷入低谷。鑒于電影制作成本高昂，若無法獲得回報，投資者將不再注資。因此，電影制片方開始密切關注票房表現，而票房數據成為說服投資者的關鍵指標，票房預測的重要性日益凸顯。

        （2）作為民主國家，美國高度重視民眾意見。電影作為面向大眾的娛樂形式，觀眾偏好直接決定了票房的成敗。同時，民意測驗在企業界備受推崇，電影業也順應潮流，開始研究觀眾偏好并探索影響票房的因素。

        （3）電影誕生初期并未引起足夠重視。為了推廣電影這一娛樂方式，好萊塢與電影研究者攜手合作，研究者獲得了制作公司提供的大量數據和資料，并開展了觀眾調查。他們希望通過結合數據和調查，發現影響票房的因素，進而提升票房。然而，這一時期的研究者僅關注到各因素的獨立影響，未能揭示其內在聯系，因此未能成功構建預測模型。盡管如此，這一時期仍見證了預測模型研究的一個重要里程碑——人口統計學截面調查法的誕生。該方法由著名觀眾研究者喬治·蓋洛普提出。

        截面調查法，即定額取樣法，通過根據總體結構特征分配調查人員定額，以獲得與總體結構特征相似的樣本。例如，根據人口的年齡、性別等信息，為調查人員規定不同年齡、性別的被調查人數。在使用該方法時，需準確了解總體元素的結構特征，以確保定額選擇的準確性，從而提高樣本的代表性。蓋洛普在觀眾研究中，運用民意調查法時，為了確保數據的真實性和可靠性，對數據進行嚴格篩選，確保樣本的代表性。他在采樣時考慮了更多因素，且分類更為細致。因此，在蓋洛普的研究中，電影票房的影響因素包括電影片名、演員知名度、電影試映效果、電影內容以及電影宣傳等。

1.3.2 基于機器學習的預測模型 

        步入二十世紀八十年代，電影票房的研究迎來了新的發展階段，即第二階段。該階段的研究在第一階段的基礎上深化，致力于挖掘更多影響電影票房的因素。眾多標志著第二階段研究開端的成果中，斯格特·蘇凱所提出的預測模型尤為顯著，它真正拉開了新階段研究的序幕。

        蘇凱的預測模型不僅基于第一階段的票房預測成果，還引入了是否獲得奧斯卡獎項新因素，同時在建模方法上也進行了革新，采用回歸分析模型來構建電影票房影響因子與收入之間的關系。在喬治·蓋洛普模型的基礎上，蘇凱進行了改進，但鑒于票房數據的獲取難度，他創新性地采用電影租金變量作為替代，從而拓寬了模型預測的范圍，涵蓋了電影租金、持續放映時間（即放映周數）等方面。

        在選取電影票房影響因子時，蘇凱設置了多達22個因子，并將市場集中度納入其中，這是最為關鍵的變革。市場集中度通常用于衡量不同放映時期的市場競爭程度，其計算公式為：市場集中度=上映時期內排名前四或前十電影的一周票房/本周所有電影總票房。數值越大，市場集中度越高，意味著本周內上映的電影市場競爭力越強。

        判定系數R2是衡量回歸方程對觀測值擬合程度的重要依據，它反映了回歸平方和在總偏差平方和中所占的比例。R2值越大，意味著離平方和中由回歸平方和解釋的部分越大，模型的預測精度越高，回歸效果更佳。通常，當R2值大于0且小于等于1時，回歸擬合效果良好；若R2值大于0.8，則表明模型的擬合度較高。