基于GBDT算法的电视剧收视率预测

• 作者: 陈天锴 王贵勇
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电视剧 收视率 梯度提升决策树 预测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 器件与设计|PARTS & DESIGN
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TN948
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2022.02.007

摘要

准确的收视率预测具有较高的商业价值,能够降低各方投资风险同时提高多方收益,形成合作共赢.为此,基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法建立电视剧收视率预测模型.研究表明,基于影响因素划分的GBDT电视剧收视率预测模型能够有效预测不同主创团队、题材及热度的电视剧的收视率,模型预测值能有效拟合真实收视率.GBDT预测方法为电视剧播前收视率前预测提供了一种新的思路.