基于Python的电影票房预测和分析系统,用python语言实现电影推荐系统，数据源可以爬也可以利用现有的，使用前请务必查看说明文档

人工智能-项目实践-SVR回归-基于猫眼电影数据和SVR回归器的电影票房预测系统

基于机器学习的电影票房预测平台.zip

java翻牌源码

通过研究电影票房与社交媒体用户行为的关系，揭示在线口碑（word-of-mouth）对业绩表现的作用。与之前的研究不同，将社交媒体用户评论、用户关注等用户行为数据作为内生变量进行研究，认为用户行为既影响业绩，又被业绩影响。首先，以电影产业为研究对象，分析了每周票房与用户评论、用户评分、用户关注度等之间的关系，通过样板（Panel）数据分析，构建了电影票房预测模型。接着，将票房作为自变量，分析了作为在线口碑表现形式的用户评论、用户关注度与票房的关系。最后，分析了在线口碑自身的特点，得出了多个有意义的结论，如用户评分仅仅是票房收入的反映，其本身并不显著影响票房。本研究具有良好的理论价值和实践意义。

电影作为典型的短周期、体验型产品，其票房收益受众多因素的共同影响，因此对其票房进行预测较为困难.本文主要构建了一种基于加权K-均值以及局部BP神经网络（BPNN）的票房预测模型对目前的票房预测模型存在的不足进行改进，从而提高票房预测的精度：（1）构建基于随机森林的影响因素影响力测量模型，并以此为依据对票房影响因素进行筛选，以此来简化后续预测模型的输入；（2）考虑到不同影响因素对票房的影响力不同的现实情况，为了解决以往研究中对影响因素权重平均分配的问题，本文构建了基于加权K-均值和局部BP神经网络的票房预测模型，以因素影响力为依据对样本数据进行加权的K-均值聚类，并基于子样本构建局部BP神经网络模型进行票房预测.实验证明，本文所构建的模型平均绝对百分比误差（MAPE）为8.49%，低于对比实验的10.39%，可以看出本文构建的基于加权K-均值以及局部BP神经网络的票房预测模型的预测结果要优于对比模型的预测结果.