基于微博数据的电影票房预测方法研究.doc

摘要：近年来，微博的用户越来越多，在这一社交网络平台分享的内容也日渐增加，微博成为拥有海量数据的平台，并极具研究意义。本文目的是应用大数据分析技术，分析时下非常流行的社交网络平台新浪微博的电影评论数据，并对相关电影的总票房进行预测。本次研究的电影是 2018 年上映的《红海行动》、《最好的我们》、《我不是药神》等五部电影。首先

运用 Python 完成微博数据采集工作，接着利用 LDA 主题分析模型获得预测模型的训练数据。最后使用四种预测模型（Lasso 模型、Elastic Net 模型、SVR 模型、DNN 深度模型）

进行电影总票房预测，根据准确率判断出 SVR 模型（0.75）、LASSO 深度模型（0.74）拟合度最优。考虑加入电影上映前后的时间节点获得预测的票房数据，同时运用精确率判断最优，在受时间因素一定影响下，同样是 SVR 模型与 LASSO 深度模型较优。

关键词：微博数据；LDA 模型；预测模型；总票房预测

目录

摘要

Abstract

1引言4

1.1.研究背景及意义.4

1.2.研究现状.4

2关键技术及实验5

2.1.数据来源分析.5

2.2.网络数据爬虫技术以及数据处理.6

2.3.LDA 主题分析模型.8

3预测模型及其结果分析.10

3.1.Lasso 模型10

3.2.Elastic Net 模型.12

3.3.DNN 模型13

3.4.SVR 模型14

3.5.电影票房预测结果.15

4总结及改进17

参考文献19

致谢20