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电影评分网站的意见领袖分析 ——以时光网为研究对象

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电影评分网站的意见领袖分析 ——以时...

作者：谭玮辽宁大学

学位级别：硕士

自1940年的伊利调查发现了在现实社会的人际传播中存在意见领袖这一角色之后，之后进行的一系列研究相继提出了意见领袖的特点、传播角色、传播方式、分类和职能等研究结论。随着社会的发展和媒介环境的变化，网络的出现和快速发展给信... 详细信息

自1940年的伊利调查发现了在现实社会的人际传播中存在意见领袖这一角色之后，之后进行的一系列研究相继提出了意见领袖的特点、传播角色、传播方式、分类和职能等研究结论。随着社会的发展和媒介环境的变化，网络的出现和快速发展给信息传播方式带来了巨大的变革，同时使我们的生活方式发生了改变，在互联网所营造出来的虚拟世界中，人们通过虚拟社区来交换信息，互相交流。在这一过程中，一些人通过发言的高频率和高质量逐渐吸引网民的关注，成为网络舆论的导向，这些人就是网络中的意见领袖。近几年，随着电影市场的繁荣发展，各种新媒体对电影资讯纷纷进行关注，电影社区成为了各种媒体的新宠，电影评分得到广大观影者广泛关注和讨论。而在纷纷扰扰的电影市场中，一方面是主流电影评价机构以票房论电影成败，一方面是草根观众通过各种新媒体来对电影进行打分以表达自己对电影的认可程度，为深入了解网络环境下的意见领袖，本文以时光电影社区为研究对象，分析研究意见领袖在此类社区形成过程中的特点，类别和影响力。将从实证分析的角度出发，从意见领袖的外表现类型及内在特征进行分析，提出研究的框架，通过电影社区中的电影打分这一现象，以传播理论为依据对影评意见领袖在电影社区中的形成，特点以及分类，进一步研究意见领袖对电影社区中的电影评分的影响，受到意见领袖影响的电影评分结果所反映出来的整个电影市场和电影产业的一些问题。在本文中，研究意见领袖的表现类型时采用定义的方法，以传播角色之间的细微区别来进行定义，得出意见领袖的三种类型:专业型意见领袖、活跃型意见领袖、权威型意见领袖。在意见领袖的存在以及意见领袖对电影评分所产生的影响的研究中，是通过对时光网电影社区以及人人网发布的投票形式来进行调查总结的。“影评”意见领袖通过新媒体的电影评分来对电影的评价和商业运作产生影响，对我们重新理解商业利益以及电影文化产业的发展提供了启示。

关键词：社区群组意见领袖电影评分

迷影偏好、观影取向与票房制衡——网络电影评分现状研究

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当代电影 2015年第11期 177-181页

作者：齐伟上海大学影视艺术技术学院博士200072

伴随着互联网技术的革新、网络应用的普及以及电影产业自身的繁荣,中国网络电影评分诞生并迅速发展。在"互联网+"语境下,利用互联网各平台进行电影营销和推广已成为常态,其中尤以对网络电影评分的利用效果最为直观和突出。而随着网络电... 详细信息

伴随着互联网技术的革新、网络应用的普及以及电影产业自身的繁荣,中国网络电影评分诞生并迅速发展。在"互联网+"语境下,利用互联网各平台进行电影营销和推广已成为常态,其中尤以对网络电影评分的利用效果最为直观和突出。而随着网络电影评分机制日趋完善,其机制与功能也在不断发生变化。本文通过对国内主要网络电影评分系统的发展现状进行梳理与分析,探讨其对中国电影产业的潜在影响。

关键词：迷影网络电影评分

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基于注意力机制和知识蒸馏的电影评分预测

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 56-60页

作者：刘彤于思洁倪维健山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对简单的因子分解机模型(Factorization Machines,FM)对于高阶交互的时间复杂度高和神经网络解决复杂问题尺寸过大问题,以电影评分预测为例,提出一种注意力机制和知识蒸馏的深度网络预测模型(Knowledge Distillation Attention Deep N... 详细信息

针对简单的因子分解机模型(Factorization Machines,FM)对于高阶交互的时间复杂度高和神经网络解决复杂问题尺寸过大问题,以电影评分预测为例,提出一种注意力机制和知识蒸馏的深度网络预测模型(Knowledge Distillation Attention Deep Network,K-ADN)。结合注意力网络区分交互特征的重要度而得到注意力值,利用深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)处理高阶特征组合,建立神经网络模型作为教师模型,从知识蒸馏技术出发,以教师模型确保精确度,以学生模型精简模型尺寸,以求获得更有效的评分预测结果。以豆瓣电影为数据来源进行的实验结果表明,该模型预测的精确度有所提高,通过知识蒸馏后参数量减少86%。

关键词：电影评分深度神经网络注意力网络评分预测知识蒸馏

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融媒体时代电影评分对电影传播的影响

电影文学 2018年第19期 22-24页

作者：高路东北大学艺术学院辽宁沈阳110003

随着中国互联网技术的迅速发展,传统媒体与新兴媒体不断"相加""相融",媒体融合的时代已经到来。在中国电影行业迅速崛起的十年,电影评分已经演变为较为客观反映电影口碑、影响消费者观影决策、影响电影传播、较为民主的一种评分机制,不... 详细信息

随着中国互联网技术的迅速发展,传统媒体与新兴媒体不断"相加""相融",媒体融合的时代已经到来。在中国电影行业迅速崛起的十年,电影评分已经演变为较为客观反映电影口碑、影响消费者观影决策、影响电影传播、较为民主的一种评分机制,不仅受到消费者的关注,更加引起电影人的争议。本文从正反两个方面分析融媒体时代电影评分对电影传播的影响,进一步探讨未来中国电影评分发展方向,从而更有效地促进中国电影产业的发展。

关键词：融媒体电影评分电影传播影响

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基于文本矢量特征的电影评分预测模型

现代电影技术 2019年第3期 44-50页

作者：黄东晋纪浩耿晓云丁友东上海大学上海电影学院

电影评分是观众选择电影消费的一个重要依据。针对当前电影评分预测模型涵盖电影信息少、算法较为单一、预测准确性不高等问题,本文融合了电影特征信息与电影文本信息,提出了一种基于文本矢量特征的电影评分预测模型。首先,基于Word2Ve... 详细信息

电影评分是观众选择电影消费的一个重要依据。针对当前电影评分预测模型涵盖电影信息少、算法较为单一、预测准确性不高等问题,本文融合了电影特征信息与电影文本信息,提出了一种基于文本矢量特征的电影评分预测模型。首先,基于Word2Vec模型对分词后的电影文本进行向量化处理;然后,通过TF-IDF算法给予每个词向量对应的权重,生成文本矢量特征信息;最后,文本矢量特征信息和电影特征信息一起输入到LSTM (Long Short Term Memory networks,长短期记忆网络)模型进行评分预测。实验结果表明,对比单一的机器学习模型以及电影特征信息模型,该模型的准确率有明显的提高,可以有效地预测出电影的评分。

关键词：电影评分电影文本 Word2Vec 深度学习

基于特征工程方法的电影评分影响因素重要性分析

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现代电影技术 2020年第12期 30-36页

作者：程纯安徽大学经济学院安徽合肥230601

本次试验以电影的豆瓣评分为研究对象,从四个方面出发选择影响电影评分的因素,并用以预测。经过数据筛选后,获得了包含552个观测值的华语电影数据集。利用特征工程方法对部分特征进行赋值,将含有众多文本信息的定性特征转化为定量特征,... 详细信息

本次试验以电影的豆瓣评分为研究对象,从四个方面出发选择影响电影评分的因素,并用以预测。经过数据筛选后,获得了包含552个观测值的华语电影数据集。利用特征工程方法对部分特征进行赋值,将含有众多文本信息的定性特征转化为定量特征,得到赋值后的数据集。分别建立多元线性回归、LASSO回归和随机森林回归三种模型,并根据变量重要性指标得到变量排序。结果表明适宜选入预测模型的变量包括:编剧、导演、演员、关注人数、语言、发行年份和电影类型。

关键词：电影评分特征工程特征选择 LASSO 回归随机森林回归

基于贝叶斯优化XGBoost算法的电影评分预测研究

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电脑知识与技术 2024年第17期20卷 15-18页

作者：喻金平梁庆浩江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

电影评分是反映观众对电影喜爱程度的重要依据。针对当前电影评分预测模型涵盖影响电影评分特征因素不足、预测准确率不高、模型过于简化等问题。为解决这些问题提出了一种基于贝叶斯优化XGBoost算法预测模型。该模型整合了影响电影评分... 详细信息

电影评分是反映观众对电影喜爱程度的重要依据。针对当前电影评分预测模型涵盖影响电影评分特征因素不足、预测准确率不高、模型过于简化等问题。为解决这些问题提出了一种基于贝叶斯优化XGBoost算法预测模型。该模型整合了影响电影评分的13个关键因素。首先收集电影网站数据,并进行数据预处理和文本向量化等操作,然后结合优化的贝叶斯算法筛选出与电影评分高度相关的特征,并进行最佳参数确定,最后根据最佳参数评估模型。实验表明,评价指标中的决定系数由优化前的0.577提升到0.763,增加了32.2%,均方误差和平均绝对误差分别降低了44.1%和29.7%。因此该模型具有较高的预测准确性,有望在实际应用中取得良好效果。

关键词：电影评分机器学习贝叶斯优化 XGBoost算法

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基于随机森林回归算法的电影评分预测模型

江苏通信 2018年第1期34卷 75-78页

作者：陆君之中国电子科技集团第二十八研究所

为了能够更好的对尚未上映的电影进行客观评分,供观众进行参考和向观众推荐高质量电影,以豆瓣电影网的数据作为研究对象,从电影的导演、编剧、主演、类型、国家地区等5个维度构建电影的特征向量,基于Spark MLlib机器学习框架,通过随机... 详细信息

为了能够更好的对尚未上映的电影进行客观评分,供观众进行参考和向观众推荐高质量电影,以豆瓣电影网的数据作为研究对象,从电影的导演、编剧、主演、类型、国家地区等5个维度构建电影的特征向量,基于Spark MLlib机器学习框架,通过随机森林回归算法构建电影评分预测模型。最后,在真实的电影数据集上进行验证,结果表明本模型预测评分确定系数达到0.75,可以有效地预测出电影的评分。

关键词：电影评分机器学习随机森林回归

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国内外电影评分社区的现状及舆情探析

视听 2018年第1期 34-35页

作者：刘颖琪阳光学院人文与传播学院

一直以来,影评都是电影产业的重要组成部分。随着互联网时代大众的消费升级,电影评分社区也呈现出民主化的趋势。作为电影产业生态系统的效果评估环节,网络社区的电影评分机制近年来屡次面临信用危机,主要表现为网络"刷分"现象搅乱电影... 详细信息

一直以来,影评都是电影产业的重要组成部分。随着互联网时代大众的消费升级,电影评分社区也呈现出民主化的趋势。作为电影产业生态系统的效果评估环节,网络社区的电影评分机制近年来屡次面临信用危机,主要表现为网络"刷分"现象搅乱电影舆论场,评分系统合理性受到质疑。本文从国内外主要电影评分社区的发展及变化入手,对当下电影评分现象进行舆情探析及反思,以期更好地促进电影文化产业的有序发展。

关键词：电影评分电影产业舆论生态