算法通過《戰狼2》預測《哪吒》必火無疑(2)

第一種思路可以形象的理解為“照貓畫虎”，其原理在于：目前市場上已經上映了大量的影片，并積累了海量的票房變動數據，深度神經網絡模型可以依據某一部影片的大量用戶行為數據，在定檔影片上映前一個月就可以給出該片的首日票房預測。

同時，系統自動篩選出與之最相似的電影，描繪出待映電影的未來票房走勢圖，進而預測出這部影片在上映期間的每日票房以及最終的總票房。

谷歌所采用的預測模型只選取了三種維度：電影預告片的搜索量、同系列電影前幾部的票房表現、檔期的季節性特征，最終獲得94%的預測準確率。

谷歌建立的票房預測線性回歸模型

這種方式的優點在于簡單直接，更接近傳統大數據分析“只反映趨勢，不深究因果”的理念，上映時間越長，其預測的數據就越為精準，往往適用于掌握了大量票房數據的企業。但缺點在于，其無法將電影上映過程中眾多的復雜因素考慮進來，所以經常會出現預測波動大、與實際偏離值較高等缺陷。

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