CN107862410A - 一种机器模拟的电影排片***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种机器模拟的电影排片***及方法，该***包括：影院自身历史数据收集模块，用于收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；其它院线历史数据收集模块，用于收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；待排片影片信息维护模块，用于维护待排片影片信息到服务器数据库中；机器模型模块，用于利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；结果输出模块，用于将服务器数据库中的排片推荐进行输出。本发明可分析出各因子的影响情况，从而实现排片的优化，并大大压缩了排片的时间。
Description
技术领域
本发明涉及电影分析技术领域，具体涉及一种机器模拟的电影排片***及方法。
背景技术
近几年来，中国的电影行业发展迅速。一方面，政府政策的支持和我国电影市场体系的健全，使得我国电影行业蓬勃发展，一大批优秀的商业影片涌现出来；另一方面，随着居民收入水平的提高，对于电影文化领域的消费也随之提高，刺激了电影行业为迎合消费者的需求而不断前进。据统计，2003年到2014年期间，我国电影年票房总量从11亿元增长到296亿元，全国影院总量由1108家增加到2298家，银幕总数从2296块增加到23592块，年均增长率超过30％。中国的电影行业仍有巨大的发展前景。
现有影院的电影排片采用的是人工排片的方式，基于各影片场次比预估、当地观影偏好、黄金时段等数据和经验完成。由于以下原因：
1)、参考的数据的不全或片面；
2)、以及人员经验不足，排片关注点不全或片面。
导致具有以下缺点：
1)、耗时长且难以优化；
2)、上座人数预估偏差大。
发明内容
有鉴于此，为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出一种机器模拟的电影排片***及方法，基于大量的数据和场次影响因素计算，依据本影院以及可获取的其他影院历年的电影观影人数以及上座率、排片率情况，采用贝叶斯和逻辑回归算法分析影响因子占比情况，计算预估观影人数，实现智能、合理排片。
本发明通过以下技术手段解决上述问题：
一种机器模拟的电影排片***，包括：
影院自身历史数据收集模块，用于收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；
其它院线历史数据收集模块，用于收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；
待排片影片信息维护模块，用于维护待排片影片信息到服务器数据库中；
机器模型模块，用于利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
服务器数据库，用于存储各种数据信息；
结果输出模块，用于将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
进一步地，所述机器模型模块还用于分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
进一步地，所述结果输出模块输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
进一步地，排片和上座情况涉及信息包括影片故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地、上映时间、是否节假日、时间段；
影响因子涉及信息包括时间段、电影实际观影人数、场次、影厅可容乃观影人数、影厅布置、故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地。
进一步地，所述语言为国语、英语或粤语；所述影片类型为动作片、动画片、恐怖片或喜剧片；所述电影产地为本土、美国、英国或法国。
一种机器模拟的电影排片方法，包括如下步骤：
S1、收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；
S2、收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；
S3、维护待排片影片信息到服务器数据库中；
S4、利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
S5、将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
进一步地，于步骤S4中，还分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
进一步地，于步骤S5中，输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
进一步地，排片和上座情况涉及信息包括影片故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地、上映时间、是否节假日、时间段；
影响因子涉及信息包括时间段、电影实际观影人数、场次、影厅可容乃观影人数、影厅布置、故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地。
进一步地，所述语言为国语、英语或粤语；所述影片类型为动作片、动画片、恐怖片或喜剧片；所述电影产地为本土、美国、英国或法国。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明依据本影院以及可获取的其他影院历年的电影观影人数以及上座率、排片率情况，采用贝叶斯和逻辑回归算法可分析出各因子的影响情况，从而实现排片的优化，并大大压缩了排片的时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明机器模拟的电影排片***的结构示意图；
图2是本发明机器模拟的电影排片***的拓扑图；
图3是本发明机器模拟的电影排片方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图和具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。需要指出的是，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1、图2所示，本发明提供一种机器模拟的电影排片***，包括：
影院自身历史数据收集模块，用于收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；
其它院线历史数据收集模块，用于收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；
待排片影片信息维护模块，用于维护待排片影片信息到服务器数据库中；
机器模型模块，用于利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
服务器数据库，用于存储各种数据信息；
结果输出模块，用于将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
所述机器模型模块还用于分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
所述结果输出模块输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
本发明机器模拟的电影排片***的工作过程如下：
1)、收集历史数据到服务器数据库中：
历史的观影排片信息收集分为两块：影院自身排片和上座情况，其它院线排片以及上座情况信息；涉及信息有影片故事情节、电影时长、语言(国语、英语、粤语等)、影片类型(动作片、动画片、恐怖片、喜剧片等)、电影产地(本土、美国、英国、法国等)、上映时间、是否节假日、时间段等；
2)、维护待排片影片信息到服务器数据库：上映时间、影片故事情节、电影时长、语言(国语、英语、粤语等)、影片类型(动作片、动画片、恐怖片、喜剧片等)、电影产地(本土、美国、英国、法国等)等；
3)、机器模型训练和排片推荐:利用收集到的历史信息，采用贝叶斯和逻辑回归算法分析计算出各个影响因子比重情况：
如分析某时间段(例PM7:00-9:00)上座率达到70％的影片类型分布情况(如表1所示)，喜剧片的影片数为7，占比为35％(喜剧片影片数7/总影片数20)，在该时间段内该影片类型中排名最前；结合待排片影片信息，优先推荐该类型影片，根据类型排名，值依次标记为1,2,3，……；
表1
相同方式，依次分析出在该时间段的各个因子的情况，计算中最适合的排片(取各个因子中排名最前的影片，即取影片在各个因子分析在值之和最小的)
分析排片推荐的预估观影人数：按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
4)、结果输出：输出分析结果。
实施例2
如图3所示，本发明还提供一种机器模拟的电影排片方法，包括如下步骤：
S1、收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；排片和上座情况涉及信息有影片故事情节、电影时长、语言(国语、英语、粤语等)、影片类型(动作片、动画片、恐怖片、喜剧片等)、电影产地(本土、美国、英国、法国等)、上映时间、是否节假日、时间段等；
S2、收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；排片和上座情况涉及信息有影片故事情节、电影时长、语言(国语、英语、粤语等)、影片类型(动作片、动画片、恐怖片、喜剧片等)、电影产地(本土、美国、英国、法国等)、上映时间、是否节假日、时间段等；
S3、维护待排片影片信息到服务器数据库中；上映时间、影片故事情节、电影时长、语言(国语、英语、粤语等)、影片类型(动作片、动画片、恐怖片、喜剧片等)、电影产地(本土、美国、英国、法国等)等；
S4、利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
S5、将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
需要指出的是，步骤S1、S2、S3不分先后关系，可以同时进行，也可以随意哪个步骤在前，哪个步骤在后，只要都进行了就可以。
于步骤S4中，还分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
于步骤S5中，输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
本发明依据本影院以及可获取的其他影院历年的电影观影人数以及上座率、排片率情况，采用贝叶斯和逻辑回归算法可分析出各因子的影响情况，从而实现排片的优化，并大大压缩了排片的时间。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种机器模拟的电影排片***，其特征在于，包括：
影院自身历史数据收集模块，用于收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；
其它院线历史数据收集模块，用于收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；
待排片影片信息维护模块，用于维护待排片影片信息到服务器数据库中；
机器模型模块，用于利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
服务器数据库，用于存储各种数据信息；
结果输出模块，用于将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
2.根据权利要求1所述的机器模拟的电影排片***，其特征在于，所述机器模型模块还用于分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
3.根据权利要求2所述的机器模拟的电影排片***，其特征在于，所述结果输出模块输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
4.根据权利要求1所述的机器模拟的电影排片***，其特征在于，排片和上座情况涉及信息包括影片故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地、上映时间、是否节假日、时间段；
影响因子涉及信息包括时间段、电影实际观影人数、场次、影厅可容乃观影人数、影厅布置、故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地。
5.根据权利要求4所述的机器模拟的电影排片***，其特征在于，所述语言为国语、英语或粤语；所述影片类型为动作片、动画片、恐怖片或喜剧片；所述电影产地为本土、美国、英国或法国。
6.一种机器模拟的电影排片方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、收集影院自身的排片和上座情况到服务器数据库中；
S2、收集其它院线的排片和上座情况到服务器数据库中；
S3、维护待排片影片信息到服务器数据库中；
S4、利用服务器数据库中收集到的历史数据，采用贝叶斯和逻辑回归算法依次分析计算出各个影响因子的情况，结合待排片影片信息，取各个因子中排名最前的影片，最终将排片推荐输入到服务器数据库中；
S5、将服务器数据库中的排片推荐进行输出。
7.根据权利要求6所述的机器模拟的电影排片方法，其特征在于，于步骤S4中，还分析排片推荐的预估观影人数，预估观影人数分析方法为按各个因子分别分析出可能观影的人数，最终取平均值。
8.根据权利要求7所述的机器模拟的电影排片方法，其特征在于，于步骤S5中，输出排片推荐的同时还输出该排片推荐的预估观影人数。
9.根据权利要求6所述的机器模拟的电影排片方法，其特征在于，排片和上座情况涉及信息包括影片故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地、上映时间、是否节假日、时间段；
影响因子涉及信息包括时间段、电影实际观影人数、场次、影厅可容乃观影人数、影厅布置、故事情节、电影时长、语言、影片类型、电影产地。
10.根据权利要求9所述的机器模拟的电影排片方法，其特征在于，所述语言为国语、英语或粤语；所述影片类型为动作片、动画片、恐怖片或喜剧片；所述电影产地为本土、美国、英国或法国。
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