电影评分模型
A. 电影票房统计问题用到什么数学模型问题
精准复预测单片票房对整制个电影产业显得日趋重要，不断逼近真实就成为大数据技术应用的终极目标。
国内的票房预测主要考察影片的市场营销表现和质量内容表现两方面因素。数据收集包括互联网和影片本身的量化数据两个来源。利用行业知识找到影响电影票房的因素，利用数据挖掘技术验证每项指标的可靠性，基于可靠的指标数据，建立票房预测的数学模型，对票房进行预测。
B. 次时代模型和电影级模型的区别在哪里
先更正一个理解上的误区，次时代是一种技术，可以将电影级模型的效果用内低模来表现出来；电影级模型的容效果通常都是中高模，现在多数也用到次世代技术了。可以到“创意方舟”了解一下，www.cacg.cc
C. 影视模型
影视模型制作是指影视模型制作师根据影视原画设计师给的原画稿件制作出影专视剧中的人物、动物、怪属物、道具、机械、环境等物体的模型。一般现实中不存在的虚拟生物或者星球需要影视模型师制作虚拟的模型，再通过特效技术的运用合成到影视剧中，一些拍摄成本比较高，或者真实演员无法完成的镜头，也会用到此类技术。影视行业这些年发展的越来越红火，每天几百部影视剧投入拍摄，这就造成了影视后期制作人才大量的紧缺，众所周知，近几年国内电影也玩起了3D技术，这就需要大量的影视模型制作师，而电视剧中对特效应用的需求也增多，所以影视模型制作人才已经成了稀缺人才，而且随着行业的飞速发展，紧缺的现象也越发的明显，当然这也说明这个岗位是很有发展前景的，学影视模型制作不止有前途也有钱途。
D. 学IT的，写了一个电影推荐系统，但是为什么评分预测值大于五
全文以“预测电影评分”例子展开
r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分，
推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影<预测评分较高的movie>
=======================================二、基于内容的推荐=======================================
对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2)，这种特征可能表明user对movie类型的偏好：浪漫or动作等
对于每个user引入一个参数theta，然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归，数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}
像机器学习一样，x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)
那么对于未评分的movie_t，我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分
对每个用户都训练一个参数theta_j，优化模型如下：
优化算法：注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0，所以k=0与k=1,2分别对待
=======================================三、协同过滤=======================================
现在换个角度：如果知道theta for all user j，如何来预测x(i) = (x1, x2) all i
仍然可以使用线性回归，为训练每个x(i)，需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}
theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5说明user_j喜欢romance类movie， theta2=5说明user_j喜欢action类movie，只能有一个等于5哦，
我觉得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜欢romance 4 action 1.
对应的优化：
协同过滤：交替优化theta与x
=========================================四、协同过滤算法=======================================
优化：
优化：注意去掉了theta和x的添加项
=========================================五、实现细节补充=======================================
实现细节：
如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分，那么所学习到的参数是零向量，
则预测都是0值，这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况
=========================================六、一点思考==========================================
协同过滤那块，同时优化theta、x，这样得到的theta、x还有特定的意义<比如：x是否还表征对影视类型的喜爱与否>没有？
回归中，在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化；如果不是，那会对结果有什么影响？
用x-feature来表征一个movie，x-feature的各分量的可解释性；应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。
这里，讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同，查清楚、搞明白。
这周还会再更一篇关于此节课的算法实现，会对上述部分问题做出回答。
E. 电影里的人物模型可以分为四类的理论
恩？
F. 电影票房分析及预测
先从至关重要的4大类开始说起：
一：是不是有一个好剧本
评判一部电影剧本的好坏，主要从三点出发：
1.话题性2.社交性3 .IP属性
目前中国市场的动作片和喜剧片占据主导地位，近段时间以来也有扫毒等系列影片《红海行动》《破冰行动》《扫毒》以及励志军事题材电影发挥出来稳定的票房优势，另外科幻题材系列目前是两极化，票房要么非常的高，要么非常低，所以对于投资者来说。选择还是需要慎重！
二：宣发
强有力宣发公司和发行公司是一部电影票房的基本保障。就市场来说博纳，光纤，猫眼，华谊等发行公司，资源比较足，对电影票房有很大的提升能力
三：主创团队
决定着电影的质量以及保障的就是电影的幕后团队，从服装，制作，灯光，导演，摄影等出发去评判这部电影的根基。电影的质量直接影响到后续口碑的发展。
四：演员
对应的剧本有相应的演艺能力是一部电影最基本的需求：
1.不能从军事专业度演员来演一部喜剧专业度的影片
2.目前的观众更倾向一部电影的口碑，而不是这部电影是不是由一名没有演技的小鲜肉来演
3.老戏骨对电影的质量有更强的要求
五：另外根据这部电影的项目书我还总结了其它可以侧面评判的标准
1.根据影片项目书的对标作品来预测
3.根据影片的明星阵容，题材（爱情，喜剧，军事，警匪，励志），取景来预测
4.根据影片的演员之前演过的同类型影片比较，比如《数字奇谭》可以按照《人间喜剧》预测
5.根据影片档期预测，《平凡老爸》对应明年父亲节，《90雄兵》档期国庆70周年。还有春节档，元旦档等等，节假日更利于票房的发展
6.根据演员粉丝预测，前期的号召必不可少
7.根据前期的市场口碑，影片的说明会，发布会参加人数。舆论程度预测等等
我们选择电影投资，最重要的是看这部电影的票房成绩如何！值不值得我们去投资。所以预测票房成为我们必须要去做的一步，虽然有的朋友不能从专业的角度出发去预测电影的票房成绩，但是在这篇文章下，对票房预测可能会有一些初步的认知，希望对你有帮助
G. 卢卡斯的电影有哪些独特的地方让他的电影评分非常的高
在我个人看来，你只要知道卢卡斯电影有限公司的由来，就知道为什么了。
怎么样？如果你喜欢我的回答欢迎给我留言点赞哦~
H. 如何评价电影票房预测模型的发展和建设瓶颈
从我们的分析与实际操作来看，实际上对电影票房预测模型的发展与建设造成最大阻碍的在于数据的不真实性、指标的选择可用性以及一些违规暗箱操作上；还有譬如电影市场的发展速度太快，去往的历史数据可参考性低，模型得跟着市场的变化而变化等这些方面，在我们建模时造成了极大的阻碍。而基于我们的电影票房预测模型，我们的预测有相当的准确性与可信度。从2015年7月到现在我们每天都会公布我们的票房预测结果，在于竞争对手的比拼与较量中始终保持领先地位，准确率一直保持全国第一。而我想，如果当数据、指标、操作开始正规化明朗化，电影票房的预测模型也将越做越好，越做越准。
I. 有没有评价电影订票系统的数学建模
只能给出一下思路参考： 如果是我做这个建模的话，应该从所有数据中探索出是否有回同统计意义上的显著答特征，其次应用这些特征简历logistic回归模型或者决策树模型，或者就是分群； 再或者就是一个简单的，行为分析；量化描述欺诈行为；。