影视行业智能排片与票房预测系统.doc

影视行业智能排片与票房预测系统

TOC\o1-2\h\u25491第1章引言 3

247721.1研究背景与意义 3

263061.2研究内容与目标 3

51911.3研究方法与结构安排 3

25772第二章：综述国内外关于电影票房预测和智能排片的研究进展； 4

25172第三章：分析影响电影票房的主要因素，构建票房预测模型； 4

28613第四章：设计智能排片算法，并分析其功能； 4

31592第五章：开发影视行业智能排片与票房预测系统，进行实证分析； 4

9991第六章：总结本研究的主要成果和不足，探讨未来研究方向。 4

14658第2章影视行业概述 4

3162.1影视行业发展现状 4

131792.2影院排片现状与问题 4

111772.3票房预测的重要性 5

19983第3章影响排片与票房的因素分析 5

243143.1影片属性 5

146133.1.1类型及题材 5

257563.1.2演员阵容 5

212953.1.3导演及制作团队 6

61273.1.4影片质量 6

113843.2市场环境 6

189283.2.1竞争态势 6

56343.2.2政策法规 6

254203.2.3经济环境 6

189743.3观众偏好 6

163843.3.1年龄结构 6

235573.3.2性别差异 6

227603.3.3地域特点 7

208863.4时空因素 7

130473.4.1档期安排 7

82663.4.2地区差异 7

22753.4.3放映时间 7

20111第4章智能排片算法研究 7

29624.1排片问题建模 7

177014.1.1决策变量 7

139614.1.2目标函数 7

307714.1.3约束条件 8

248714.2经典排片算法分析 8

36254.2.1贪心算法 8

149694.2.2动态规划算法 8

68384.2.3遗传算法 8

33024.3智能优化算法在排片中的应用 8

302904.3.1神经网络算法 8

204864.3.2支持向量机算法 9

161744.3.3强化学习算法 9

6074.3.4聚类算法 9

13956第5章基于数据挖掘的票房预测 9

209575.1数据挖掘技术概述 9

14455.2票房预测方法与模型 9

44205.3特征选择与优化 10

41485.4模型评估与改进 10

10728第6章深度学习在票房预测中的应用 11

259646.1深度学习技术概述 11

298086.2卷积神经网络在票房预测中的应用 11

123896.3循环神经网络在票房预测中的应用 11

308356.4深度学习模型对比与优化 11

18355第7章智能排片与票房预测系统设计 11

210337.1系统框架与功能模块 11

160877.1.1系统框架 12

139667.1.2功能模块划分 12

123757.2数据采集与处理 12

45147.2.1数据来源 12

280277.2.2数据处理 12

224507.3排片模块设计 12

268757.3.1排片策略 12

106927.3.2排片算法 12

72097.4票房预测模块设计 13

119437.4.1预测模型 13

251787.4.2预测算法 13

19758第8章系统实现与实验分析 13

257498.1系统开发环境与工具 13

65648.1.1开发语言与框架 13

163478.1.2数据库与存储 13

60118.1.3服务器与部署 13

88328.1.4排片算法与预测模型 14

147778.2模型训练与参数调优 14

167438.2.1数据处理与特征工程 14

81318.2.2模型选择与训练 14

194998.2.3参数调优 14

146988.3实验结果分析 14

326318.3.1排片效果分析 14

52208.3.2票房预测效果分析 14

120498.4系统优化与改进 14

262698.4.1数据优化 15

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