基于机器学习的电影票房预测
目录
摘 要（完整下载链接附在文末）
Abstract
1 绪 论
1.1 研究背景概述
1.2 国内外相关领域研究进展
1.3 电影票房预测技术概览
1.3.1 利用人口统计学特征的方法
1.3.2 基于机器学习的预测模型
2 机器学习相关理论介绍与分析
2.1 机器学习算法理论
2.1.1卷积神经网络
2.2 电影票房预测技术概览
2.3 机器学习技术介绍
2.3.1基于机器学习的预测模型
2.3.2机器学习在电影票房预测中的应用
3 数据集引入与预处理流程
3.1 数据来源概述
3.2 数据集详细描述
3.3 数据预处理策略
4 机器学习算法选择
4.1 机器学习算法种类
4.2 算法选择
4.2.1神经网络的优势
4.2.2神经网络的选择
5 模型搭建与训练流程
5.1 神经网络结构
5.2 模型构建的具体步骤
5.3 模型训练与结果分析
6 结果剖析与探讨
6.1 模型评价指标
6.2 模型性能对比
6.3 影响因素分析
6.4 结果解释与讨论
7 完整下载链接
参考文献
（完整下载链接附在文末，可自行下载）
摘 要
近年来，电影产业持续升温，为电影院带来了可观的票房收益。以往，影院多凭个人经验安排影片放映，然而，鉴于票房成绩可能受多重复杂因素制约，某些备受排期青睐的电影最终票房却远低于预设目标，这往往导致影院因排片策略不当而蒙受重大经济损失。 鉴于此情境，众多影院迫切期望拥有一个精准的票房预测工具，以科学指导影片排期。因此，本文在综合国内外研究成果的基础上，借助Python编程语言，运用网络爬虫技术从中国电影网搜集历史票房数据，并采纳机器学习算法作为核心预测手段，开发了一套电影票房预测系统。此系统能够针对国内影院上映一段时间后的影片进行票房预测，为影院的排片策略提供有价值的参考，有效降低了人为决策带来的票房风险。此外，该系统还具备票房数据预处理与模型训练等功能，鉴于当前票房已成为观众选择影片的关键考量，系统还能实时更新票房数据及预测结果，展现出广阔的应用潜力和实用价值。
关键词：机器学习；电影票房预测；爬虫
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 绪 论
1.1 研究背景概述
近年来，随着民众生活质量的提升，人们在满足基本温饱需求后，对生活中的娱乐项目给予了越来越多的关注，这反映出恩格尔系数的下降与娱乐支出的增长趋势。电影作为娱乐消费的重要组成部分，其影响力遍及全球，一部佳作能够在短时间内向观众传达丰富的信息，这些信息既包含时事热点，也蕴含着深刻的精神启示。电影的制作往往需投入大量的物质与资金，而票房成绩已成为衡量电影成功与否的普遍标准，同时也是投资者决定是否投资的关键考量因素。那么，如何实现对票房的精确预测呢？精确的预测无疑能更有效地说服投资者进行资金投入。随着我国文化娱乐产业的蓬勃发展，其势头与经济实力的增强密不可分。通过对国家新闻出版广电总局电影局提供的票房数据进行分析，本文得出以下结论：
2007年，全国电影总票房达到21亿元，而到了十年后的2017年，这一数字已激增20倍以上，达到457.12亿元。
2016年，全国电影总票房为440.8亿元，而到了2017年，仅增长了3.7%。
2018年，全国电影总票房进一步攀升至559亿元，较2017年增长了13.45%。
这些数据均表明，票房的增长与观众对电影类型的偏好紧密相关。特别是在2017年前后，本文观察到票房数据实现了质的飞跃，这在一定程度上得益于2015年电影票房预测技术的兴起。本文旨在结合传统的电影票房预测方法与Python等大数据分析工具，以期提升电影票房预测的精确度。
在影视产业持续繁荣的背景下，电影票房表现预测已成为影视从业者与学术研究者共同聚焦的核心议题。传统票房预测体系主要依托历史票房记录、行业专家主观判断及市场动态分析，但受限于传统技术手段的局限性，难以整合机器学习等前沿算法，导致预测结果存在显著误差。近年来，基于机器学习算法的票房预测模型因其强大的特征提取能力、非线性关系建模能力及大数据驱动的模型优化特性，逐渐成为行业研究热点。
本文将系统剖析机器学习在电影票房预测领域的应用机制，涵盖其理论支撑体系、主流算法架构、典型应用场景及现存挑战与未来演进方向。通过构建完整的分析框架，旨在为影视产业提供精准化、智能化的票房预测解决方案，助力电影市场生态的良性发展。
1.2 国内外相关领域研究进展
这些在深入探究众多与电影票房紧密相关的文献资料后，本文可以明显观察到，西方在这一领域构建的理论框架更为健全。这很大程度上归因于西方在工业革命后的经济迅猛增长，而彼时我国尚处于闭关自守的阶段。不过，随着改革开放的推进，我国经济实现了质的飞跃，促使我国对电影票房研究的投入显著增加。
伴随互联网技术的全面渗透与在线票务平台的规模化普及，电影票房收入已成为评估影片市场价值的核心指标。由于票房表现受影片类型、主创团队构成、档期竞争格局等多维因素交互影响，票房预测始终是极具挑战性的研究课题。传统预测方法过度依赖专家经验与历史数据建模，在应对复杂市场环境时存在显著局限性，难以满足动态化、精准化的预测需求。因此，开发具备高精度与强适应性的票房预测方法具有重要的理论价值与现实意义。
机器学习作为数据挖掘领域的核心技术，已在计算机视觉、语音信号处理、自然语言理解等领域取得突破性进展。随着影视行业数字化进程的加速，研究者开始将机器学习算法应用于票房预测场景。通过构建基于海量历史数据的分析模型，可有效捕捉影响票房的多维特征变量，显著提升预测精度。该类模型具备动态参数调优能力，能够根据市场环境变化实现模型自适应优化，进一步增强预测系统的鲁棒性。
基于机器学习的票房预测研究不仅能为影视制作方提供决策支持工具，还可为资本市场参与者提供风险收益评估依据。其研究成果对其他文化消费领域的数据分析方法论建设亦具有重要参考价值。
本研究聚焦机器学习技术在电影票房预测场景中的创新应用，致力于构建科学化、智能化的预测分析体系。面对中国电影市场高速扩容与内容供给激增的双重挑战，本研究旨在达成以下核心目标：
提升预测精度维度：针对传统方法过度依赖经验法则与简单统计模型的缺陷，通过引入集成学习、深度神经网络等先进算法，构建具备复杂关系建模能力的预测模型，精准刻画票房影响因素的交互作用机制。
优化资源配置效能：基于精准的票房预测结果，协助制作方与投资方实现宣传预算、排片策略等资源的动态配置，在控制成本投入的同时最大化商业回报率。
支撑决策科学化：为制片、发行及投资主体提供数据驱动的决策支持工具，通过模型输出结果评估营销策略的有效性，为发行档期选择、投资组合配置等关键决策提供量化依据。
挖掘市场潜在价值：运用特征工程方法解析影响票房的隐性因素，揭示市场消费趋势与需求变迁规律，为影视产业的内容创新与商业模式升级提供战略指引。
本研究旨在通过机器学习技术创新，构建高精度、强适应性的票房预测体系，为影视产业各环节主体提供智能化决策支持，同时挖掘潜在市场机遇，推动产业可持续发展。
电影票房预测的实践起源于美国，其初步探索形式为向观众分发问卷，这一方法被业界称为“观众调研”。该调研旨在简单收集观众对电影类型的偏好，以期推动票房增长。在电影研究界，里奥德尔（来自电影研究局）与观众调查局的乔治·盖洛普是“观众调研”领域的杰出代表，尽管他们采用的观众偏好采集与分析手段各异，但共同目标均在于影响和预估票房。他们之所以能在众多研究者中崭露头角，关键在于他们意识到了影响票房的多元因素，诸如电影宣传力度、演员知名度、观众口碑以及影片叙事内容等，这些因素在后续研究中得到了更为详尽的分析。
随后，巴瑞·李特曼开创性地提出运用线性回归模型来预测电影收入，该模型以影响票房的因素作为自变量，电影票房收入作为因变量。进入21世纪，互联网的普及极大地拓宽了人际交往的范围，这也意味着传统的电影票房预测方法已难以适应新时代的需求。因此，研究人员摒弃了旧有的研究路径，转而汇总网络上的电影评论，以构建一个更为精确的票房预测模型。在此背景下，基于微博、谷歌、推特等平台的预测模型应运而生。
1.3 电影票房预测技术概览
在1915年，电影仍处于胶片时期，票房预测的初步概念开始浮现。直至1960年，研究者们对于票房预测的方法均处于摸索之中。而自1980年起，伴随着全球经济的蓬勃发展，票房预测也迈入了一个崭新的成长阶段。无论是在其萌芽期还是探索期，研究者们都尝试运用了多种多样的预测手段。
1.3.1 利用人口统计学特征的方法
美国率先在电影票房研究领域迈出了步伐。在20世纪20年代末，尽管美国经济呈现出一种虚假的繁荣景象，但它仍对电影产业倾注了大量资本，标志着美国电影步入了黄金时代。步入40年代，科技的革新进一步推动了变革，为了满足观众日益增长的娱乐需求，对电影票房的研究应运而生。推动这一研究发展的因素包括：
（1）科技的飞速发展拓宽了人们的娱乐渠道，电视成为家庭娱乐的新宠，导致电影观众数量减少，电影市场陷入低谷。鉴于电影制作成本高昂，若无法获得回报，投资者将不再注资。因此，电影制片方开始密切关注票房表现，而票房数据成为说服投资者的关键指标，票房预测的重要性日益凸显。
（2）作为民主国家，美国高度重视民众意见。电影作为面向大众的娱乐形式，观众偏好直接决定了票房的成败。同时，民意测验在企业界备受推崇，电影业也顺应潮流，开始研究观众偏好并探索影响票房的因素。
（3）电影诞生初期并未引起足够重视。为了推广电影这一娱乐方式，好莱坞与电影研究者携手合作，研究者获得了制作公司提供的大量数据和资料，并开展了观众调查。他们希望通过结合数据和调查，发现影响票房的因素，进而提升票房。然而，这一时期的研究者仅关注到各因素的独立影响，未能揭示其内在联系，因此未能成功构建预测模型。尽管如此，这一时期仍见证了预测模型研究的一个重要里程碑——人口统计学截面调查法的诞生。该方法由著名观众研究者乔治·盖洛普提出。
截面调查法，即定额取样法，通过根据总体结构特征分配调查人员定额，以获得与总体结构特征相似的样本。例如，根据人口的年龄、性别等信息，为调查人员规定不同年龄、性别的被调查人数。在使用该方法时，需准确了解总体元素的结构特征，以确保定额选择的准确性，从而提高样本的代表性。盖洛普在观众研究中，运用民意调查法时，为了确保数据的真实性和可靠性，对数据进行严格筛选，确保样本的代表性。他在采样时考虑了更多因素，且分类更为细致。因此，在盖洛普的研究中，电影票房的影响因素包括电影片名、演员知名度、电影试映效果、电影内容以及电影宣传等。
1.3.2 基于机器学习的预测模型
步入二十世纪八十年代，电影票房的研究迎来了新的发展阶段，即第二阶段。该阶段的研究在第一阶段的基础上深化，致力于挖掘更多影响电影票房的因素。众多标志着第二阶段研究开端的成果中，斯格特·苏凯所提出的预测模型尤为显著，它真正拉开了新阶段研究的序幕。
苏凯的预测模型不仅基于第一阶段的票房预测成果，还引入了是否获得奥斯卡奖项新因素，同时在建模方法上也进行了革新，采用回归分析模型来构建电影票房影响因子与收入之间的关系。在乔治·盖洛普模型的基础上，苏凯进行了改进，但鉴于票房数据的获取难度，他创新性地采用电影租金变量作为替代，从而拓宽了模型预测的范围，涵盖了电影租金、持续放映时间（即放映周数）等方面。
在选取电影票房影响因子时，苏凯设置了多达22个因子，并将市场集中度纳入其中，这是最为关键的变革。市场集中度通常用于衡量不同放映时期的市场竞争程度，其计算公式为：市场集中度=上映时期内排名前四或前十电影的一周票房/本周所有电影总票房。数值越大，市场集中度越高，意味着本周内上映的电影市场竞争力越强。
判定系数R²是衡量回归方程对观测值拟合程度的重要依据，它反映了回归平方和在总偏差平方和中所占的比例。R²值越大，意味着离平方和中由回归平方和解释的部分越大，模型的预测精度越高，回归效果更佳。通常，当R²值大于0且小于等于1时，回归拟合效果良好；若R²值大于0.8，则表明模型的拟合度较高。