論文の概要: Analyzing movies to predict their commercial viability for producers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01697v1
- Date: Tue, 5 Jan 2021 18:42:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 13:28:22.331508
- Title: Analyzing movies to predict their commercial viability for producers
- Title（参考訳）: プロデューサーの商業性予測のための映画分析
- Authors: Devendra Swami, Yash Phogat, Aadiraj Batlaw, Ashwin Goyal
- Abstract要約: 我々は、今後のフィルムのリターンを予測できるモデルを開発する。
このモデルの将来的な応用は、映画業界で見られ、プロダクション企業は彼らのプロジェクトの期待するリターンをより正確に予測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Upon film premiere, a major form of speculation concerns the relative success
of the film. This relativity is in particular regards to the film's original
budget, as many a time have big-budget blockbusters been met with exceptional
success as met with abject failure. So how does one predict the success of an
upcoming film? In this paper, we explored a vast array of film data in an
attempt to develop a model that could predict the expected return of an
upcoming film. The approach to this development is as follows: First, we began
with the MovieLens dataset having common movie attributes along with genome
tags per each film. Genome tags give insight into what particular
characteristics of the film are most salient. We then included additional
features regarding film content, cast/crew, audience perception, budget, and
earnings from TMDB, IMDB, and Metacritic websites. Next, we performed
exploratory data analysis and engineered a wide range of new features capturing
historical information for the available features. Thereafter, we used singular
value decomposition (SVD) for dimensionality reduction of the high dimensional
features (ex. genome tags). Finally, we built a Random Forest Classifier and
performed hyper-parameter tuning to optimize for model accuracy. A future
application of our model could be seen in the film industry, allowing
production companies to better predict the expected return of their projects
based on their envisioned outline for their production procedure, thereby
allowing them to revise their plan in an attempt to achieve optimal returns.
- Abstract（参考訳）: 映画が上映されると、大きな憶測が映画の相対的な成功を懸念している。
この相対性理論は、しばしば大予算のブロックバスターが断続的な失敗で例外的な成功を収めたために、映画の当初の予算に関して特に重要である。
では、今後の映画の成功をどうやって予測するのか?
本稿では,今後のフィルムの返却を予測できるモデルを開発するために,膨大なフィルムデータについて検討した。
まず、各フィルムごとにゲノムタグとともに、共通の映画属性を持つmovielensデータセットから始めました。
ゲノムタグは、フィルムのどの特性が最も有意義であるかを洞察する。
その後、映画コンテンツ、キャスト/クリュー、オーディエンス知覚、予算、tmdb、imdb、metacritic webサイトからの収益に関する追加機能を加えました。
次に探索的データ分析を行い,利用可能な特徴の履歴情報を収集する幅広い新機能を考案した。
その後, 特異値分解(SVD)を用いて高次元特徴の次元的縮小を行った。
ゲノムタグ)。
最後に,ランダムフォレスト分類器を構築し,モデル精度を最適化するためにハイパーパラメータチューニングを行った。
本モデルの将来の応用は、映画業界で見ることができ、プロダクション企業は、想定された生産手順の概要に基づいて、期待されたプロジェクトリターンをより良い予測が可能となり、最適なリターンを達成するために計画の修正が可能となる。
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