《表1 电影票房分区表：一种基于深度学习的电影票房预测模型》

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《一种基于深度学习的电影票房预测模型》

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本文选择了近4年（2013年-2016年），在国内上映的影片。由于票房过小的影片一方面研究价值较低，另一方面存在着严重的特征缺失的问题，所以只筛选了票房超过一千万的影片作为研究对象，最终经过筛选最后共有645部。本文从互联网上采集了上文中介绍的电影的特征（类型、播放制式、上映时间、主创人员信息、发行放映信息和网络口碑等数据），这些数据主要来自于豆瓣网、时光网和猫眼电影专业版和微博电影。这些特征包括连续数据和离散的类别数据。本文为了获得一个有效的票房预测模型，将连续的票房值进行了离散化处理。本文基于实际需求和模型构建要求将票房离散化成为4个区域。