基于机器学习和自然语言处理算法的电影内容元素与票房关联性研究

• 作者: 张海悦 王萃
• 来源期刊: 现代电影技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电影微类型 电影内容元素 机器学习 自然语言处理 智能提取 关联性分析
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 热点追踪
• 页码范围: 4-9
• 页数: 6页
• 分类号: TP181|I235.1
• 字数: 6343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3215.2019.09.001

摘要

随着电影市场与观众消费需求的持续增长,电影内容的价值愈发显现.提取电影内容元素是对电影内容进行量化分析的重要一步,现有的电影内容标签提取方法多用于影片推荐,注重标签与观众喜好的契合度,并不能代表和概括电影内容本身.本文基于电影"微类型"公式,采用机器学习中的聚类算法以及自然语言处理相关算法对电影长评论进行关键词智能提取,结合人工标注得到代表电影内容的元素,并将各元素采用机器学习算法与票房进行关联性分析,获得各元素对票房的影响权重.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萃	中国电影科学技术研究所高新技术产业发展研究部	26	22	3.0	3.0
2	张海悦	中国电影科学技术研究所高新技术产业发展研究部	7	4	1.0	1.0