[发明专利]一种基于多模态数据的电影评分预测方法及装置在审
申请号: | 202310576801.1 | 申请日: | 2023-05-22 |
公开(公告)号: | CN116308567A | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 覃铭福;陈伟;赵雷 | 申请(专利权)人: | 苏州大学 |
主分类号: | G06Q30/0282 | 分类号: | G06Q30/0282;G06Q30/0202;G06F18/2415;G06F18/25;G06F18/27;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
代理公司: | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人: | 陈华红子 |
地址: | 215000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 多模态 数据 电影 评分 预测 方法 装置 | ||
本发明涉及数据挖掘和知识发现技术领域,尤其指一种基于多模态数据的电影评分预测方法包括获取待预测电影相关的文本、图像与视频,加入多模态数据集;基于预设的节点属性,以导演为根节点,待预测电影为根节点的子节点,相关文本、图像与视频作为待预测电影节点的子节点,构造三层多模态树;提取待预测电影多模态数据中文本、图像与视频的特征向量,来表示多模态树相对应节点,获取嵌入多模态树;利用预设聚合函数沿着嵌入多模态树的边进行信息聚合,提取信息聚合后第二层节点的节点聚合向量,作为电影嵌入表示;将电影嵌入表示输入至评分预测模块,获取电影评分预测数值。通过对多模态树进行节点嵌入与边聚合,丰富节点语义,使预测评分更准确。
技术领域
本发明涉及数据挖掘和知识发现技术领域,尤其是指一种基于多模态数据的电影评分预测方法及装置。
背景技术
在过去的几十年里,电影产业的蓬勃发展。预测电影相关指标,即票房的现有研究并不总是满足一些需求,例如难以满足观众、导演和投资者的基本需求,因为他们总是倾向于高评分和高票房收入的电影。举例来说,观众很难去选择高质量的电影;而对于导演和电影投资者来说,决定哪些电影进行投资仍然是一项冒险的任务。
目前有很多研究集中于预测电影票房,预测方法有古老的统计模型,即线性回归模型,以及概率模型,在一定水平下能很好地利用各种数据预测电影票房。然而,在大数据时代,电影的影响因子趋向于复杂化,以及数据的海量多样化,传统方法已经乏力于解决电影预测问题。因此,伴随着神经网络的发展,一些深度学习预测方法逐渐取代传统方法,并且越来越多工作考虑利用海量的多模态数据。
现有的票房预测模型主要有四种类型:统计模型,如线性回归模型、概率模型、时间序列模型、机器学习模型,如深度神经网络模型。Litman和Kohl提出了一种基于线性回归的票房预测方法,将电影租金用于预测电影收入。在这项有影响力的工作之后,有许多研究者接着提出了几种改进的票房预测方法。这些基于线性回归的统计模型一直很流行,因为它们可以解释每个变量对票房预测的影响。而概率模型可以被视为线性回归模型的替代方法,例如可以预测不同阶段的票房的基于贝叶斯模型的票房预测系统、基于马尔可夫链模型的票房预测模型MOVIEMOD。时间序列模型则具有显著的局限性,它们仅依赖于电影的历史表现进行预测。
随着神经网络和深度学习的发展,一些研究者利用深度神经网络预测票房;与之前的工作不同,多模态数据被利用了起来,即为每部电影分配一张海报,并设计用于特征提取的卷积神经网络,电影预告片中的信息也被证明可以提高预测性能。最近,模型堆叠策略被提出,该策略使用主模型(例如,XGBoost,RF,LightGBM)的输出作为次模型(例如,KNN)的输入,用于票房预测。
为了有效预测电影票房,很多研究者做出了巨大的努力,但他们的解决方案仍面临若干挑战。首先,大多数现有的MBOP模型设计简单,难以提取和融合电影的关键属性信息以生成优秀的电影表示。且MBOP的目标是预测电影的最终票房,不考虑电影评分;例如,一喜剧电影获得了3.05亿美元的高票房,但评分只有5.0。这个例子表明,MBOP对于帮助导演、作家,甚至是那些对奖项认可有强烈愿望获得认可的明星来说,都不够有效。此外,从观众的角度来看,他们中的一些人可能倾向于高评分电影,而不是高票房电影。另外,现有的一些相关技术模型设计简单,难以提取和融合电影的关键属性信息以生成优秀的电影表示。大多数现有工作忽略了其他多模态信息(例如图像和视频),而且高质量电影多模态数据集也是稀缺的。其次,大多数现有工作只利用电影的文本模态信息,而忽略了其他多模态信息(例如图像和视频)。然而,近年来,多模态数据的空前增长,已被广泛用于各种任务中,如推荐、电影类型预测等。但在推荐系统中的电影评级预测从用户角度来关注用户对特定电影的偏好,虽然进行了电影评分预测,但其对电影的测评分数仅仅由用户和电影之间的历史交互决定,且其进行评分预测是针对已上映的电影。
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