2021
DOI: 10.1016/j.ijforecast.2020.05.005
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Artificial intelligence-based predictions of movie audiences on opening Saturday

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0

Year Published

2022
2022
2024
2024

Publication Types

Select...
5
1

Relationship

0
6

Authors

Journals

citations
Cited by 12 publications
(1 citation statement)
references
References 32 publications
0
0
0
Order By: Relevance
“…Для решения задачи прогнозирования кассовых сборов фильма в некоторых исследованиях используются различные алгоритмы машинного обучения, основанные на данных, доступных перед выходом фильма в прокат (Park, Lim, 2021). Более новые модели используют 35 параметров фильма из 3200 фильмов в качестве входных данных для прогнозирования прибыли, полученной от фильма, и классификации успеха фильма от «провала» до «блокбастера» на основе полученной прибыли (An et al, 2021;Bogaert et al, 2021). В исследованиях также представлен анализ тех или иных архитектур машинного обучения, способных предсказать прибыль, полученную в результате проката фильма, с точностью до 85,31% без использования какой-либо информации о продажах (Abidi et al, 2020;Mahmud et al, 2020).…”
Section: теоретические подходы к проблемам потребительского выбора на...unclassified
“…Для решения задачи прогнозирования кассовых сборов фильма в некоторых исследованиях используются различные алгоритмы машинного обучения, основанные на данных, доступных перед выходом фильма в прокат (Park, Lim, 2021). Более новые модели используют 35 параметров фильма из 3200 фильмов в качестве входных данных для прогнозирования прибыли, полученной от фильма, и классификации успеха фильма от «провала» до «блокбастера» на основе полученной прибыли (An et al, 2021;Bogaert et al, 2021). В исследованиях также представлен анализ тех или иных архитектур машинного обучения, способных предсказать прибыль, полученную в результате проката фильма, с точностью до 85,31% без использования какой-либо информации о продажах (Abidi et al, 2020;Mahmud et al, 2020).…”
Section: теоретические подходы к проблемам потребительского выбора на...unclassified