基于時(shí)序預(yù)測(cè)和主成分分析的電視劇熱度研究

1、基于時(shí)序預(yù)測(cè)和主成分分析的電視劇熱度研究基于時(shí)序預(yù)報(bào)和主成分分析的電視劇熱度討論 此時(shí)擬合優(yōu)度增長(zhǎng)至0.97，兩個(gè)擬合系數(shù)均通過(guò)了0.05顯著性水平檢測(cè)。測(cè)試集的真實(shí)值為 6.202，6.5，6.681，預(yù)報(bào)值為6.028，6.265，6.472。經(jīng)過(guò)計(jì)算，相關(guān)系數(shù)到達(dá)0.994，均方根誤差位0.2363。由此通過(guò)對(duì)比可以看出，ARMA模型與AR模型相比，在保存數(shù)據(jù)增長(zhǎng)趨勢(shì)的同時(shí)，弱化了異樣點(diǎn)帶來(lái)的影響，得到了更好的擬合結(jié)果。 4利用主成分分析建立多因素自定義熱度模型4.1確定熱度值影響指標(biāo)在當(dāng)前“多屏播出的時(shí)代，分集播放量、收官前后播放量和收視率都有各自的局限性并且無(wú)法反映一部劇集精確的熱度

2、，因此我們引出自定義的熱度計(jì)算方法。具體來(lái)說(shuō)，在我們的模型中主要考察以下幾個(gè)方面的因素變量：1播放量、收視率：傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，衡量了觀眾觀看電視劇這一基本行為的數(shù)量。這一節(jié)中選用集平均播放量、收視率來(lái)作為每一部電視劇的收視評(píng)價(jià)指標(biāo)。2豆瓣評(píng)論數(shù)：包括短評(píng)數(shù)與劇評(píng)數(shù)，評(píng)論越多代表更多觀眾觀看電視劇后進(jìn)行了對(duì)電視劇的進(jìn)一步反思。3豆瓣評(píng)分、評(píng)分人數(shù)：衡量了觀眾對(duì)電視劇的主觀評(píng)價(jià)，評(píng)分人數(shù)代表電視劇受關(guān)注程度。4開(kāi)播前、后一個(gè)月搜尋指數(shù)：衡量了觀眾對(duì)電視劇的關(guān)注度，開(kāi)播前的搜尋指數(shù)受到電視劇的宣揚(yáng)力度、演員名氣等影響;開(kāi)播后搜尋指數(shù)受到電視劇內(nèi)容、熱議程度等影響。5微博粉絲數(shù)：包括男女主微博粉絲量及

3、電視劇官微粉絲量，我們認(rèn)為演員的微博粉絲量衡量了演員的受關(guān)注程度，而受關(guān)注多的演員，即明星出演的電視劇會(huì)受到更多的觀眾關(guān)注。6相關(guān)視頻數(shù)：包括官方公布的預(yù)告片、新聞公布會(huì)視頻，但更多的是網(wǎng)友個(gè)人公布的花絮剪輯等，相關(guān)視頻越多，說(shuō)明電視劇更具社會(huì)影響力，也會(huì)吸引更多潛在觀眾。7周邊月銷(xiāo)售指數(shù)：電視劇制造的商業(yè)利潤(rùn)，衡量了觀眾對(duì)電視劇及劇中人物的寵愛(ài)程度。月銷(xiāo)售指數(shù)計(jì)算方法如下：月銷(xiāo)售指數(shù)=商品價(jià)格×該商品月銷(xiāo)量選取各周邊商品月銷(xiāo)售指數(shù)的最高值代表該電視劇的周邊月銷(xiāo)售指數(shù)。4.2利用主成分分析的方法建立模型這里通過(guò)Matlab主成分分析函數(shù)princomp實(shí)現(xiàn)具體步驟，利用主成分分析的方

4、法，按照以下步驟依次進(jìn)行計(jì)算分析：1計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣。7個(gè)變量?jī)蓛捎?jì)算相關(guān)系數(shù)，一共計(jì)算33次，形成 7×7 階的相關(guān)系數(shù)矩陣Ar=aij|i1，7，j1，7矩陣中的每個(gè)變量代表兩個(gè)因素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)性。例如 aij 就表示第 i 個(gè)因素和第 j 個(gè)因素的相關(guān)性，相關(guān)性的計(jì)算方法為：rx，y=Covx，yVarx*Vary相關(guān)性可以用excel的correlx，y函數(shù)計(jì)算。在本章節(jié)中，使用matlab編程求解。2計(jì)算主成分的累計(jì)奉獻(xiàn)率。經(jīng)過(guò)計(jì)算，前4個(gè)主成分的累計(jì)奉獻(xiàn)率到達(dá)89375%，分別是38.34%、20.43%、16.43%和1434%，到達(dá)同意范圍內(nèi)。所以以4個(gè)主成分為反應(yīng)熱度

5、水平的標(biāo)準(zhǔn)。3計(jì)算主成分載荷。通過(guò)計(jì)算結(jié)果反應(yīng)，四個(gè)主成分的主要載荷的指標(biāo)為：C1主成分在播放量和收視率兩個(gè)特征上具有較大載荷，說(shuō)明第一個(gè)主成分主要反應(yīng)的是電視劇在多屏上受關(guān)注的程度。C2主成分在豆瓣評(píng)論人數(shù)、微博粉絲數(shù)等相關(guān)特征上有較大載荷，說(shuō)明該主成分主要反映的是電視劇在社交網(wǎng)絡(luò)上的影響力。C3主成分在搜尋指數(shù)和豆瓣評(píng)分上具有較大載荷，說(shuō)明該主成分主要反映出劇集口碑和觀眾的期盼程度。C4主成分在相關(guān)視頻和周邊月銷(xiāo)量指數(shù)兩個(gè)特征上具有較大載荷，說(shuō)明該主成分主要反映了該電視劇的周邊影響力。4得到最終結(jié)果。最終，該電視劇的整體影響力由四個(gè)主成分確定，權(quán)重系數(shù)由奉獻(xiàn)率確定，即Index=0.383

6、4C1+0.2043C2+0.1644C3+01435C4而每一個(gè)主成分的表達(dá)式為：C1=0.438x1+0.596x2-0.243x3+0.192x4+0.245x5+0.164x6-0.006x7C2=-0.029x1+0.283x2+0.020x3-0.062x4+0.638x5+0.274x6-0.085x7C3=0.132x1+0.156x2-0.043x3+0.492x4+0.145x5+0.464x6+0.506x7C4=0.138x1+0.231x2+0.133x3-0.093x4+0.143x5+0.064x6-0.167x74.3利用多元熱度評(píng)價(jià)模型進(jìn)行熱度排序由此我們可以

7、給出2021年熱度值前十名的電視劇榜單，2021年1-7月電視劇的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)總播放量與本文得出榜單對(duì)比方表1。通過(guò)與2021年電視劇網(wǎng)絡(luò)總播放量排行榜的對(duì)比，從整體上看，本次自定義熱度值的效果較為理想，更能夠表達(dá)出一個(gè)電視劇的綜合影響力。5結(jié)論本文利用自回來(lái)模型對(duì)收視率進(jìn)行了時(shí)間序列預(yù)報(bào)，并對(duì)自回來(lái)模型進(jìn)行了平滑濾波改良，實(shí)現(xiàn)了更好的預(yù)報(bào)性能。本文還對(duì)7個(gè)影響電視劇熱度的因素進(jìn)行了綜合分析，并利用主成分分析的方法降低維度、最終得到了綜合考慮各種因素的熱度指標(biāo)。在后續(xù)的討論中，我們將繼續(xù)從以下幾個(gè)方面進(jìn)行完善：1繼續(xù)完善模型，在把握更多的數(shù)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)理論學(xué)問(wèn)以后，可以嘗試應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性擬合方法來(lái)預(yù)報(bào)收視率和播放量的增長(zhǎng)趨勢(shì)。2深入探