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J-GLOBAL ID：202002223390214064   整理番号：20A2621760

映画成功予測のための機械学習アプローチの比較分析【JST・京大機械翻訳】

A comparative analysis of Machine Learning approaches for Movie Success Prediction

著者 (5件)： Ankit (Nitte Meenakshi Institute of Technology,Department of Information Science and Engineering,Bangalore,India) ,  M Lakshmi (Nitte Meenakshi Institute of Technology,Department of Information Science and Engineering,Bangalore,India) ,  Shastry K. Aditya (Nitte Meenakshi Institute of Technology,Department of Information Science and Engineering,Bangalore,India) ,  Sandilya Aditya (Nitte Meenakshi Institute of Technology,Department of Information Science and Engineering,Bangalore,India) ,  Shekhar Rahul (Nitte Meenakshi Institute of Technology,Department of Information Science and Engineering,Bangalore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： I-SMAC  ページ： 684-689  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 映画の成功は,映画の生産者だけでなく,シーンの背後に働く数千人の労働者にとっても非常に重要である。それらの生活は,映画から生じる収入に依存する。多くの未知パラメータを含むので,映画がヒットであるかどうかの正確な予測,またはフロップは,非自明なタスクである。この点に関して,映画が成功するかどうかの予測における機械学習(ML)の応用,または,フロップは,すべての利害関係者の財政的負担を減らすことにおいて,長い道をつけることができる。本論文では,焦点は,映画に投資家を投資するのを助ける初期段階での映画の成功を予測するのに役立つアプリケーションを開発することであり,IMDbデータセットからいくつかのパターンで解析を行う。多くの情報源からのデータを収集し,様々な機械学習技術を適用することにより,システムは,IMDb,Rotten Tomatのようなソースからの過去の統計量を調べることにより,その成功に基づく映画の近似成功率を予測する。実験結果は,試験相におけるスコアが非常に印象的であることを示した。更なる論文は,また,アクターまたはアクティレスのセットが,映画の最大利益を持つのに最良であると結論づける。この探査はビジネス産業における予測の重要性を強調する。すべての投資は,これらのタイプの予測のみに基づいている。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報源 ,  近似法 ,  労働者 ,  統計量 ,  生産者 ,  応用プログラム ,  *機械学習
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  投資家 ,  比較分析 ,  機械学習技術 ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 映画 ,  成功 ,  予測 ,  機械学習 ,  比較分析