李振興 韓麗娜 史楠

摘 要：決策樹是一種具有樹形結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)算法，能夠在短時間內(nèi)處理數(shù)據(jù)，并能直觀地顯示數(shù)據(jù)特性。具有速度快、直觀、精度高等特點。本文在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，以2018年國內(nèi)上映的30部國產(chǎn)電影的信息數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模型，選取C4.5算法作為工具，構(gòu)建出基于決策樹算法的票房預(yù)測模型。經(jīng)過測試，該模型的準(zhǔn)確率為78%，并從中分析出影響票房的關(guān)鍵因素是演員。

關(guān)鍵詞：決策樹算法;電影票房;預(yù)測

文章編號：2095-2163（2019）04-0132-05 中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

電影產(chǎn)業(yè)是一項高投資、高收益、高風(fēng)險的行業(yè)，當(dāng)今社會已進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代，可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到電影票房的預(yù)測研究中，為投資者智能規(guī)避電影投資風(fēng)險，并幫助影院運營商優(yōu)化放映計劃，實現(xiàn)收益的最大化[1-2]。本文提出了一種基于決策樹算法的票房預(yù)測模型，該模型將預(yù)測問題轉(zhuǎn)換為分類問題，將電影類型、演員流量程度、導(dǎo)演知名度作為自變量，電影票房類別作為因變量。與以往的主觀假設(shè)和頭腦風(fēng)暴相比，這是一種更可靠、更科學(xué)的方法[3]。

1 決策樹算法及相關(guān)概念

1.1 決策樹

決策樹算法采用的是自頂向下的貪婪算法，在每個節(jié)點上選擇出最優(yōu)屬性進(jìn)行分類。算法包括 ID3、C4.5、CHAID、CART、SLIQ、SPRINT等。其中C4.5算法在2006年12月舉行的國際數(shù)據(jù)挖掘會議（ICDM）上，排在十大數(shù)據(jù)挖掘算法之列[4]。

1.2 C4.5算法

C4.5算法是一種基于信息熵的機器學(xué)習(xí)算法，主要采用信息增益率作為條件屬性的判斷標(biāo)準(zhǔn)，信息增益率越高，數(shù)據(jù)分類能力越強。因此，分別計算每一個條件屬性的信息增益率，選取信息增益率最高的屬性作為下一個分裂節(jié)點，以此遞歸即可構(gòu)建C4.5決策樹[5-7]。相關(guān)公式如下：

1.3 決策樹修剪

由于決策樹是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成的，許多分支反映的是噪聲或孤立點，這可能會增加決策樹分類的錯誤率，因此有必要對決策樹進(jìn)行修剪 [10]。修剪決策樹一般分為：預(yù)剪枝法和后剪枝法。預(yù)剪枝法是在樹生長的過程中設(shè)置一定的標(biāo)準(zhǔn)來阻止樹木繼續(xù)生長。后剪枝法是待決策樹完全生成后再進(jìn)行剪枝。后剪枝方法比預(yù)剪枝方法需要更多的計算量，但通?？梢援a(chǎn)生更可靠的樹[11-12]。

2 應(yīng)用決策樹技術(shù)預(yù)測電影票房

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本次研究中數(shù)據(jù)信息來源于“中國電影票房年度總排行榜”網(wǎng)，從中抽取48部電影，將其中的30部作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，剩余的18 部作為測試樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源主要包括電影類型、電影導(dǎo)演、電影主演。原始數(shù)據(jù)見表1。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

（1）電影類型。每位觀眾在不同階段可能會有不同的喜好，因此電影類型對于電影票房很重要。變量值有：劇情、喜劇、奇（科）幻、愛情。

（2）電影導(dǎo)演。導(dǎo)演是影片制作的領(lǐng)導(dǎo)者和組織者，決定著影片的質(zhì)量和影片藝術(shù)風(fēng)格。通過對這些導(dǎo)演的獲獎情況和近三年來執(zhí)導(dǎo)電影所獲票房的均數(shù)進(jìn)行分析。將國內(nèi)頂級的大導(dǎo)演劃分為高層次，知名導(dǎo)演劃分為中等層次，非知名導(dǎo)演劃分為低層次。

（3）電影主演。演員具有一定程度的票房號召力，觀眾會因為喜歡的演員而選擇電影。通過對“2018年中國內(nèi)地演員排行榜”的數(shù)據(jù)分析，將排名前50的演員劃分為高流量演員，排名51-300的演員劃分為中等流量演員，排名300以后的演員劃分為低流量演員。

（4）電影票房。作為數(shù)據(jù)的因變量，參考國外學(xué)者Ramesh[13]的票房劃分方法，將票房收益高于6億的電影劃分為高票房，將票房收益介于1億至6億之間的電影劃分為中等票房，將票房收益低于1億的電影劃分為低等票房。

經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，量化表示數(shù)據(jù)表中的描述性文字，得到了30個處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本，見表2。

2.3 C4.5構(gòu)造決策樹

（4）建立決策樹。因為屬性actor的信息增益率最大，所以選擇屬性actor作為根結(jié)點。按照actor的取值，對30個樣本進(jìn)行分支得到3個子集，如圖1所示。并對每個子集按照以上方法創(chuàng)建分支，最后得到C4.5決策樹，如圖1所示。最后采用后修剪方式，修剪后的C4.5決策樹如圖2所示。

2.4 模型評估

為了驗證模型的可靠性，根據(jù)圖3的決策樹對18個測試樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試，其中14條數(shù)據(jù)與模型結(jié)果一致，準(zhǔn)確率達(dá)到78%。結(jié)果表明，該模型具有較好的預(yù)測效果，可為電影票房預(yù)測提供一定的參考價值。通過對電影票房的預(yù)測和分析，影響票房預(yù)測的最重要的因素是演員。演員流量程度越高，其主演的電影票房水平就越高。因此，選擇受歡迎程度高和具有票房號召力的演員才是票房收益的關(guān)鍵[14]。

3 結(jié)束語

文章將決策樹算法C4.5應(yīng)用于電影票房的預(yù)測研究，通過對電影票房信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，建立完整的預(yù)測模型。實驗結(jié)果說明，基于決策樹算法的電影票房預(yù)測模型簡單、快速，為電影票房的預(yù)測提供一定的科學(xué)依據(jù)[15]。不足之處在于模型中選取樣本數(shù)據(jù)較少，而且沒有全面考慮宣傳力度、同期電影競爭、制片廠、投資、微博指數(shù)等影響電影票房的其它因素。此外，構(gòu)建決策樹時未考慮屬性之間的關(guān)聯(lián)度，例如演員屬性和導(dǎo)演屬性之間的關(guān)聯(lián)度，一般具有高流量的演員更愿意和知名大導(dǎo)演合作，很難出現(xiàn)高流量演員和低知名度導(dǎo)演合作的情況，進(jìn)而影響到?jīng)Q策樹的生成，也影響到電影票房的預(yù)測結(jié)果，后續(xù)應(yīng)改進(jìn)完善數(shù)據(jù)的前期處理分析。

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