一种基于数据融合的电影票房预测方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN115983888A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310020817.4

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开一种基于数据融合的电影票房预测方法、系统及电子设备,涉及计算机技术领域,该方法包括:对包括电影相关数据、中国微观数据、百度搜索数据和疫情数据的数据集进行预处理;预处理后的数据集包括训练集和测试集;采用训练集训练基学习器,并计算训练后的基学习器在测试集中拟合优度;构建元学习器的训练数据和测试数据,并根据训练数据和测试数据训练元学习器;训练数据为将测试集中的数据输入至训练后的基学习器后得到的预测结果;测试数据为采用拟合优度对训练后的基学习器得到的预测结果进行加权平均后得到的数据;训练后的元学习器用于预测电影票房。本发明通过数据融合能够合理、准确地预测电影票房。

    一种主题公园感知价值评估方法

    公开(公告)号:CN113298367A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110515761.0

    申请日:2021-05-12

    Abstract: 本发明属于资源价值评估技术领域,涉及一种主题公园感知价值评估方法,包括步骤1:构建主题公园感知价值评估指标体系;步骤2:获得有效评论数据;步骤3:获得特征词表;步骤4:特征句提取,确定评估指标的权重赋值;步骤5:将特征句作为训练集数据训练LSTM模型;步骤6:针对测试主题公园,根据步骤2‑步骤5,获得特征句;将特征句作为测试集数据输入LSTM模型,获得评估指标均值;步骤7:通过灰色关联分析,对各项指标的灰色关联度值进行排序,判别影响主题公园感知价值的指标因素。本发明优化了以往传统评价模型中评估指标过于主观、不容易量化等缺点,适用于研究网络平台环境下评论数据规模繁多等问题。

    一种主题公园感知价值评估方法

    公开(公告)号:CN113298367B

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202110515761.0

    申请日:2021-05-12

    Abstract: 本发明属于资源价值评估技术领域,涉及一种主题公园感知价值评估方法,包括步骤1:构建主题公园感知价值评估指标体系;步骤2:获得有效评论数据;步骤3:获得特征词表;步骤4:特征句提取,确定评估指标的权重赋值;步骤5:将特征句作为训练集数据训练LSTM模型;步骤6:针对测试主题公园,根据步骤2‑步骤5,获得特征句;将特征句作为测试集数据输入LSTM模型,获得评估指标均值;步骤7:通过灰色关联分析,对各项指标的灰色关联度值进行排序,判别影响主题公园感知价值的指标因素。本发明优化了以往传统评价模型中评估指标过于主观、不容易量化等缺点,适用于研究网络平台环境下评论数据规模繁(56)对比文件Yao Chen等.Research on Improving theGovernment Service Quality by PublicComments Monitoring: Take Suburb Park anExample《.2018 15th InternationalConference on Service Systems and ServiceManagement (ICSSSM)》.2018,1-5.Hui Song 等.Semantic Analysis andImplicit Target Extraction of Commentsfrom E-Commerce Websites.2013 FourthWorld Congress on SoftwareEngineering.2014,331-335.吕家欣 等.文旅品牌顾客契合价值测量——基于细粒度情感分析模型.投资与创业.2023,第34卷(第01期),162-164.周雪娇;钟士恩;徐文燕;任晓丽.主题公园游客满意度的多维度影响因素研究――以中华恐龙园为例.地理与地理信息科学.2017,(第06期),118-124.

    一种画作评估方法及系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116415842A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310186929.7

    申请日:2023-02-22

    Abstract: 本发明公开一种画作评估方法及系统,涉及人工智能技术领域,该方法包括根据按照时间划分下的历史成交画作数据集和待评估画作,采用基于Tripletnetwork的画作数据分类模型,确定按时间区间划分下的与待评估画作相似的目标指标画作集合;根据与待评估画作相似的目标指标画作集合,采用基于多模态模型的画作时序变量生成模型,确定按时间区间划分下的模拟目标指标数据集合;根据按时间区间划分下的模拟目标指标数据集合,采用基于长短期记忆神经网络的画作数据预测模型,确定待评估画作的目标指标数据;根据待评估画作的目标指标数据进行画作评估。本发明可提升评估画作目标指标数据准确性,进而提高画作评估的准确性。

    一种电影衍生品价值预测方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN116089836A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310082815.8

    申请日:2023-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种电影衍生品价值预测方法、系统、电子设备及介质,涉及机器学习领域,该方法包括:将电影特征、微观数据特征、百度搜索指数特征、传染病特征和电影衍生品数据特征输入电影衍生品价值预测模型中,得到目标电影的衍生品价值级别;电影衍生品价值预测模型基于采用Stacking算法构建的多模型融合模型构建;多模型融合模型包括:基学习器和与基学习器连接的元学习器;基学习器包括:并联的第一K近邻模型、随机森林模型、第二K近邻模型、XGBoost模型、LightGBM模型和支持向量机;元学习器包括:逻辑回归模型。本发明能提高电影衍生品价值预测的准确性。

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