一种电影评价预测方法及其系统

摘要

本发明公开了一种电影评价预测方法及系统，首先通过序列前向选择方法选择用于训练的电影数据集的特征，并进行去噪、预处理和提取特征向量；再收集每部电影对应的评分信息，并将所有评分做归一化处理得到评分分布向量；然后基于电影特征向量和评分分布向量训练最大间隔评分分布模型，并进行变形优化，得到最终用于电影评价预测的参数模型；最后提取未上映电影的特征向量，使用得到的评分分布预测参数模型得到一个向量，并对该向量进行归一化，即得到该电影上映后观众评分分布的预测结果。本发明可以快速、有效地训练出用于电影评分分布预测的模型，并且预测的准确度大幅领先于已有方法。

主权项

一种电影评价预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取用于训练的电影数据集，并通过序列前向选择方法选择特征；2)对步骤1)中选择后得到的电影特征进行去噪、预处理；3)从步骤2)中处理过后得到的电影特征中提取特征向量；4)收集每部电影对应的评分信息，将所有评分做归一化处理得到评分分布向量；5)基于步骤3)中得到的电影特征向量和步骤4)中得到的评分分布向量，训练最大间隔评分分布模型；6)对步骤5)得到的评分分布模型进行变形优化，得到最终用于映前电影观众评分分布预测的参数模型；7)提取未上映待进行评分分布预测的电影数据的特征向量，并使用步骤6)中得到的评分分布预测参数模型计算得到一个向量，最后对该向量进行归一化，即得该电影上映后观众评分分布的预测结果。