预测电影票房

A. 程尔电影票房

预测票房6-8亿。
程耳导演的电影无名在2023年大年初一开始上映，根据大众的想看指数，可以算出预测票房有6-8亿。
程耳，内地青年导演。1999年毕业于北京电影学院导演系电影导演专业。1999年拍摄35mm电影短片《犯罪分子》，在首届独立影像展上，一鸣惊人。

B. 跨过鸭绿江票房预测

《跨过鸭绿江》票房预测能破三千万元。

2021年12月18日从猫眼专业版App等多个观影数据统计平台了解到，上映两天来，全景展现伟大抗美援朝战争的电影《跨过鸭绿江》全国累计票房破1000万元。

《跨过鸭绿江》由中央广播电视总台出品，总台影视剧纪录片中心摄制，是一部“全景式、史诗性”展现抗美援朝战争的作品。

社会评价

电影《跨越鸭绿江》全片时长154分钟，称得上电视连续剧的新编版。40集《穿越鸭绿江》播出时，电视剧收视率很高，用户评价反应非常好。豆瓣电影评分8.5分，5星得分50%以上。在把它浓缩制作而成了电影版本，相信用户评价和电影票房都不会差到哪去。

除此之外，从排期上看，大电影《跨越鸭绿江》挑选与肖央《误杀2》同一天公映，从这咱们就可以看出它的自信心极高。

从公布的3分30秒预告看来，指挥中心的严苛指令，飞虎山的悲痛，击败强劲对手的愉悦，天降的火炮，难写的电文，风雪竞技场的惨忍，手上拿着炸药包奔向对手的英勇，近在眼前的白刃战等等。各式各样的原素融为一体，将会给观众们带来不一样的感觉。

C. 怎样预测票房

票房预测：需求与现实

从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿
大关，（4）有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。与此同时，随着
“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者
无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。因此制作与发行公司不得不考虑所有对票房有影响的因素：辣妈李小
璐对《私人订制》票房贡献几何；《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期；被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一路走红；成龙大
叔的《警察故事2013》有无必要拍成3D；《泰囧》的“报复性”观影效应能否复现……这一切的一切其实都可以从“大数据”中找到答案。因为网络上的每一
次浏览、查询乃至点击所汇聚成的群体智慧都“蝴蝶效应”般地影响着电影的最终票房。

2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮书中公布了其电影票房预测模型，该模型主要利用搜索、广告点击数据以及院线排片来预测票房，Google宣布其模型预测票房与真实票房的吻合程度达
到了94%，但并未见其公开对未上映电影的预测结果。

搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。很高兴到目前为止预测结果与真实数据非常接近，同时，我们的模型还可以用于对影响票房的因素进行定量分析。

搜索查询量的奥秘

搜狗搜索每天都响应上亿次的搜索请求，查询词的分布和变化趋势能够很好的反映出中国网民的兴趣点和关注指向。与Google的研究类似，我们也发现，电影
上映前相关查询词的搜索次数与票房收入有着很强的关联性。这一点很好理解，用户的主动搜索行为体现了用户对这部电影的潜在兴趣。

我们选取了2013年1-11月国内上映的180部电影的票房和上映前的搜索量数据作为训练集，用于训练一个基础的线性回归模型。实验发现，单纯利用搜索
量训练得到的模型，预测得到的首周票房与真实票房的相关度R方值仅为68%，这与Google仅用搜索数据得到的结果70%很接近。（注：R方值取值为0
至1，值越大表示模型预测效果越好），这个结果也说明无论在中国还是美国，用户的搜索行为是很相似的。

用搜索量来进行预测票房是一个好的开始，但是准确度还远远不够。同时很多搜索词还存在歧义的情况，比如《生化危机》，既是电影也是游戏，混在一起会造成票
房预测值偏高。进一步研究发现，游戏意图的查询请求量较为平稳，但电影意图的查询请求在上映前则有一个高峰，也可以通过用户点击的URL来进一步确认用户
的搜索意图。因此模型需要再引入查询量的变化趋势和用户点击的分布情况。修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的
估计。

社交媒体：用户的情感分析

社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。假设你是某个明星的粉丝，打算去看他主演的电影，那么你很可能会提前转发该电影的相关微博给你的朋友。国外已经有
很多预测项目都是在针对Twitter数据做研究，这里我们主要采用国内部分微博网站的数据来进行预测。通过自然语言理解技术，分析出用户对未上映影片的
情感倾向，从而转换为用户的观影需求。进一步可以考虑的因素包括微博转发深度、评论活跃程度，以及相关微博数量随电影上映日期临近的变化趋势，这些数据都
可以被有效的提炼为特征并加入到模型中。

微博数据的加入使得准确率超过了80%。

结语

预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术》一书中提到，大数据时代的预测更容易失败，大部分失败的预测都源于一种盲目的自信，用精确的预测来冒充准确的预测。

对此我们有着清醒的认识，目前的票房预测模型还有若干需要改进的方向。首先，目前模型的主要思想是通过电影上映前的用户关注度来推算首周票房，这实际上没
有考虑电影上映后的口碑对票房的影响；其次，模型较为依赖历史数据，可能难以识别一些上映后脱颖而出的小成本“黑马”电影；再次，目前的技术只能提前10
天预报出首周票房，还可以更加超前。

总体而言，“深思”系统代表了搜狗公司在社会化预测方面一些新的尝试。我们试着从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号，努力穿越不确定性的迷雾，区分出未来
图景的哪些部分可以预测，哪些不可预测。通向这个未来的道路还在探索之中，但目前工作已经取得了一些不错的进展，并给予了我们更大的信心。

D. 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

E. 猫眼的票房是怎么预测出来的

猫眼有比较专业的数据分析平台。通过数据分析预测出来的。

票房预测主要看以下几点：电影定位及受众群；平台购票人群年龄层及喜好；电影上座率；观影后观众反馈、口碑及评分；影院排片空间等等。

猫眼电影是美团旗下的一家集媒体内容、在线购票、用户互动社交、电影衍生品销售等服务的一站式电影互联网平台。2015年6月，猫眼电影覆盖影院超过4000家，这些影院的票房贡献占比超过90%。

基本信息

2016年5月27日，北京光线传媒股份有限公司发布公告，光线传媒与美团点评交叉持股，光线传媒通过旗下上海光线投资控股有限公司入股猫眼电影。

2016年11月，猫眼电影荣登2016中国泛娱乐指数盛典中国文娱创新企业榜TOP30。猫眼电影原名美团电影，由美团网于2012年2月推出。2013年1月更名为猫眼电影。2015年7月猫眼电影独立为美团网旗下全资子公司猫眼文化传媒有限公司。