[发明专利]基于人工智能的影片票房预测方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 201710197715.4 申请日: 2017-03-29
公开(公告)号: CN107169585A 公开(公告)日: 2017-09-15
发明(设计)人: 吴泽衡;王凡;方晓敏;何径舟;周古月 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/10;G06N5/04
代理公司: 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙)11412 代理人: 袁媛
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 人工智能 影片 票房 预测 方法 装置 存储 介质
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及计算机应用技术,特别涉及基于人工智能的影片票房预测方法、装置及存储介质。

【背景技术】

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

目前中国的影片市场正处于蓬勃发展阶段,未来中国的影片票房很可能超越美国成为影片第一大国。

对影片票房进行合理预测,可以给影片的投资、运营、宣发等行为带来参考依据,具有很重要的实际意义。

现有技术,在对影片的票房进行预测时,通常都是针对次日的单日票房进行预测,如根据次日的预售信息、排片率信息等指标,通过回归模型,预测出次日的票房。

但是,这种方式在实际应用中会存在很大的问题,如:预测的时间太短,只能预测次日的结果,对影片从业人员的参考意义有限,因为在这么短的时间内,影片的排片、广告定价方案等都已经确定了,没法进行修改,另外,不能从宏观上看出一个电影的发展趋势,进而得到影片的后续潜力,而往往趋势型的预测,才是最有价值的。

【发明内容】

有鉴于此,本发明提供了基于人工智能的影片票房预测方法、装置及存储介质,能够实现对于未来连续多天的影片票房的预测。

具体技术方案如下:

一种基于人工智能的影片票房预测方法,包括:

分别获取未来连续N天的影片排片率信息,N为大于一的正整数;

根据获取到的排片率信息分别对未来连续N天的影片票房信息进行预测;

其中,在对任一影片的票房信息进行预测时,根据所预测的日期所处的预测时间段以及所述影片在所预测的日期所属的影片类型,选取出对应的票房预测模型,并按照选取出的票房预测模型对所述影片进行票房预测。

一种基于人工智能的影片票房预测装置,包括:第一预测单元以及第二预测单元;

所述第一预测单元,用于分别获取未来连续N天的影片排片率信息,N为大于一的正整数;

所述第二预测单元,用于根据所述第一预测单元获取到的排片率信息分别对未来连续N天的影片票房信息进行预测;

其中,在对任一影片的票房信息进行预测时,根据所预测的日期所处的预测时间段以及所述影片在所预测的日期所属的影片类型,选取出对应的票房预测模型,并按照选取出的票房预测模型对所述影片进行票房预测。

一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。

一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。

基于上述介绍可以看出,采用本发明所述方案,可实现对于未来连续多天的影片票房的预测,而且,可根据所预测的日期所处的预测时间段以及影片在所预测的日期所属的影片类型,选取出对应的票房预测模型,进而按照选取出的票房预测模型进行票房预测,相比于采用一个预测模型的方式,提高了预测结果的准确性。

【附图说明】

图1为本发明所述基于人工智能的影片票房预测方法实施例的流程图。

图2为本发明所述影片排片率预测方法实施例的流程图。

图3为本发明所述新片的排片率以及老片的排片率的预测方式示意图。

图4为本发明所述基于人工智能的影片票房预测装置实施例的组成结构示意图。

图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。

【具体实施方式】

为了使本发明的技术方案更加清楚、明白,以下参照附图并举实施例,对本发明所述方案作进一步地详细说明。

图1为本发明所述基于人工智能的影片票房预测方法实施例的流程图,如图1所示,包括以下具体实现方式:

在101中,分别获取未来连续N天的影片排片率信息,N为大于一的正整数;

在102中,根据获取到的排片率信息分别对未来连续N天的影片票房信息进行预测;其中,在对任一影片的票房信息进行预测时,根据所预测的日期所处的预测时间段以及影片在所预测的日期所属的影片类型,选取出对应的票房预测模型,并按照选取出的票房预测模型对影片进行票房预测。

N的具体取值可根据实际需要而定,比如7。

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