%0 Journal Article
%T 基于LARS-SVR的电影总票房预测模型研究<br>Film total box office returns forecasting model research based on LARS-SVR
%A 陈邦丽
%A 徐美萍
%J 陕西师范大学学报自然科学版
%D 2018
%R 1672-4291(2018)01-0010-06
%X 考虑影响票房的各种因素，使用最小角回归（LARS）算法进行因素选取，再利用支持向量回归（SVR）算法对所选因素建立预测模型。结果显示：电影热度、电影制式、上映时间、影片类型、演员是影响一部影片总票房的主要因素，且本文提出的LARS-SVR模型既通过变量选择避免了SVR出现的过拟合现象，还保持了与LARS、逐步回归相当的拟合效果，预测误差也远小于后面两个模型。此研究结果可为电影制片方、宣传营销方及院线经营者提供一些决策参考
%K 电影总票房预测
%K 影响因素
%K 最小角回归
%K 支持向量回归
%U http://www.xuebao.snnu.edu.cn/show.aspx?t=zr&DID=4678