[发明专利]一种基于网络演化模型的电影流行度预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于网络演化模型的电影流行度预测方法及系统。本发明的处理方案为：基于电影的购票记录构建购票时间序列，得到平均票价；基于电影的用户评分记录构建每种评分的评分时间序列；基于预设的流行度预测模型，基于购票时间序列训练票房预测模型参数、每种评分的评分预测模型参数；然后再基于当前预测时间点，分别将对应的票房预测模型参数、各种评分的评分预测模型参数带入流行度预测模型中得到预测观影人数、每种评分的预测评分人数，最后，由预测观影人数与平均票价的乘积得到电影的预测票房、由所有预测评分人的平均分得到电影的预测评分。本发明能对未来的流行度进行较为准确的预测。

主权项

一种基于网络演化模型的电影流行度预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：基于网络演化模型构建流行度预测模型：其中t表示预测时间，β表示接触率，N表示潜在用户数，n(t)表示对应预测时间t的预测人数，P(t)表示时间衰减函数，当预测时间t小于或等于时间阈值T*时，P(t)为常量；当预测时间t大于时间阈值T*时，呈幂律衰减；步骤2：获取未下映的电影的购票记录、用户评分记录；步骤3：基于购票记录得到平均票价，基于购票记录的购票时间构建购票时间序列，并基于购票时间序列、流行度预测模型训练票房预测模型参数，包括接触率、潜在观影人数、时间衰减函数P(t)的衰减幂；基于评分记录的评分时间，分别为每种评分构建评分时间序列，并基于各评分的评分时间序列、流行度预测模型训练评分预测模型参数，包括接触率、潜在评分人数、时间衰减函数P(t)的衰减幂；步骤4：根据流行度预测模型，基于当前预测时间t，电影的票房预测模型参数得到电影的预测观影人数，预测观影人数乘以平均票价得到电影的预测票房；根据流行度预测模型，基于当前预测时间t，电影的每个评分的评分时间序列训练评分预测模型参数，得到每个评分的预测评分人数，由所有预测评分人的平均分得到电影的预测评分。