| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究方法 | 第14页 |
| 1.4 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.5 全文创新点 | 第15-16页 |
| 2 电影票房价值概述 | 第16-19页 |
| 2.1 电影票房价值相关概念 | 第16页 |
| 2.1.1 电影票房价值 | 第16页 |
| 2.1.2 电影票房价值的特征 | 第16页 |
| 2.2 电影票房价值的评估方法分析 | 第16-19页 |
| 2.2.1 传统方法运用分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 新型方法运用分析 | 第17-19页 |
| 3 随机森林算法理论 | 第19-23页 |
| 3.1 随机森林的定义 | 第19页 |
| 3.2 随机森林原理 | 第19-21页 |
| 3.2.1 泛化误差收敛性 | 第19-20页 |
| 3.2.2 OOB估计 | 第20页 |
| 3.2.3 基于OOB估计的属性选择 | 第20-21页 |
| 3.3 随机森林模型 | 第21页 |
| 3.4 随机森林的优点 | 第21-23页 |
| 4 基于随机森林的电影票房价值模型构建 | 第23-32页 |
| 4.1 指标体系构建 | 第23-29页 |
| 4.1.1 指标体系构建原则 | 第26页 |
| 4.1.2 指标因素量化 | 第26-28页 |
| 4.1.3 指标相关性分析 | 第28-29页 |
| 4.1.4 基于随机森林模型的指标体系 | 第29页 |
| 4.2 票房价值模型构建 | 第29-32页 |
| 4.2.1 设计实现步骤 | 第29页 |
| 4.2.2 确定模型输入输出 | 第29-30页 |
| 4.2.3 模型的设计 | 第30页 |
| 4.2.4 训练网络 | 第30页 |
| 4.2.5 检验模型 | 第30-32页 |
| 5 电影票房价值模型的实证分析 | 第32-40页 |
| 5.1 票房价值模型概述 | 第32页 |
| 5.2 实验数据选取与预处理 | 第32-35页 |
| 5.2.1 原始数据选取 | 第32-33页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第33-35页 |
| 5.2.3 样本集的划分 | 第35页 |
| 5.3 随机森林训练与模型性能评价 | 第35-40页 |
| 5.3.1 随机森林模型训练及调整参数 | 第35-36页 |
| 5.3.2 使用多元线性回归方法对电影票房价值评估 | 第36-37页 |
| 5.3.3 对比分析 | 第37页 |
| 5.3.4 模型的效果检验 | 第37-40页 |
| 6 研究总结 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录 | 第45-55页 |
| 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第55页 |