电影评分预测方法
【专利说明】电影评分预测方法 所属技术领域
[0001] 本发明涉及在线评分系统，是基于在线评分系统的电影评分预测方法。
【背景技术】
[0002] 这几年互联网的快速发展，人们越来越喜欢在网上购物。随着国内电影在线点评 系统的快速发展、兴起，电影在线评论已成为电影消费者重要的信息来源、评价中心和分享 平台。通过挖掘评分数据，可以分析用户的兴趣爱好，购买意图，以及影响用户购买行为的 因素。这些研宄内容对商家来说是十分有意义和价值的。
【发明内容】
[0003] 本发明提出了一个新的适用于电影评分的预测方法。首先对电影初始印象、用户 评分习惯、电影质量进行了数学描述，然后给出了影响力因子的计算方法，最后给出了评分 影响力模型中均值y和方差〇的表达式：
【主权项】
1. 用户在观影前后，用户评价与电影质量对用户产生的影响作用，该影响会促使用户 产生新的印象，进而给出评价分数。为了描述影响作用的大小，其特征是：提出了影响力因 子的概念和计算方法。
2. 基于在线电影评分数据对电影初始印象、用户评分习惯、电影质量进行了数学描述， 其特征是：提出了一个新的适用于电影评分的预测模型。
【专利摘要】本发明是一个在线电影评分预测方法，可以对电影评分进行预测。模型中考虑了三个因素，分别是：用户评分习惯、初始印象和影片质量。通过利用参数估计和假设检验对电影评分和用户评分进行分布实证，利用概率密度函数对用户评分习惯和初始印象因素进行描述，使本模型可以脱离以前研究的假设，具有重要意义，获得了良好的实验结果。通过实验发现，模型的预测结果可以达到45％～68％的精度，在浏览数为70时，效果最好可以达到68％的预测精度。本模型适用于在线点评系统等领域。
【IPC分类】G06Q30-02, G06F17-30
【公开号】CN104850603
【申请号】CN201510221394
【发明人】彭舰, 黄飞虎, 宁黎苗, 其他发明人请求不公开姓名
【申请人】四川大学
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年5月4日