應用資料採礦技術來預測電影票房之研究(以美國市場為例)

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題名:	應用資料採礦技術來預測電影票房之研究(以美國市場為例)
作者:	楊孟迪曾懷恩
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	資料採礦電影預測模型類神經網路決策樹
日期:	2010-06
上傳時間:	2013-08-13 15:20:47 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	隨著生活水平的提高，電影產業也相對的被重視，全世界每年製造約4000部電影。然而美國的電影工業非常的發達，是全世界最活躍的市場，光是在2004年就有90億美元的票房收入(Motion Picture American Association)。不過製作成本常常高達上億美金，雖然票房也可能非常可觀，但是如果若是貿然的投資卻很有可能讓片商血本無歸，因為在電影正式上映前，沒有人可以預測觀眾對於這部影片的喜好程度，也沒人可以保證一定會賣座。經過過去的文獻調查發現，許多研究針對預測做出模型，只是大部分的研究都只是在電影上映後，預測最後總票房的落點。大約25%的票房是在前兩週上映的時候得到的，一旦確認了前兩週的票房收入要預測最後的票房就相對的容易。本研究將使用資料採礦的方法，建立起過去10年電影票房的資料庫，並使用類神經網路(Neural Network)和決策樹(Decision Tree)為工具，製作一個電影製造前期的預測模型，讓片商在製作時可以輸入準備投入製作的資源、特徵，去預測票房的落點，避免投資者的損失。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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