Predicting box office movie revenue with machine learning methods
Makine öğrenimi ile film hasılatı tahmini
- Tez No: 763274
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Son yıllarda film sektörünün büyümesiyle birlikte gişe tahminleri de büyük bir önem kazandı. Ancak bu tahminlerde başarılı olmak sanıldığı kadar kolay değildir. İnsanlar, filmler vizyona girdikten sonra bu filmlerle alakalı, belirli sitelerde (ör. IMDb ve TMDb) yorumlar yapıp bu filmlere puanlar verebilmektedirler. İnsanların yaptığı bu yorum ve puanlamalar her ne kadar subjektif olsalar da yapılan yorumların ve puanlamaların çokluğu bu bilgileri kullanılabilir kılmaktadır. Çalışmamızda bu yorum ve puanları kullanmaya karar verdiğimiz için, herhangi bir tahmin yapabilmek için bir film vizyona girdikten en az altı ay beklememiz gerekmektedir. Bu sayede insanlar bu filme puan verebilirler veya film hakkında yorum yapabilirler. Biz de bu çalışmamızda, insanların yaptıkları bu yorum ve puanlamaları daha önce yapılan hasılat tahmini çalışmalarında kullanılan film bilgileriyle birleştirerek daha iyi bir tahmin oluşturup oluşturulamayacağını inceledik. Aldığımız sonuçlar bu puanlamaların, oluşturulan tahminlerin doğruluk oranlarını arttırdığı ve hata payını düşürdüğü gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
With the growth of the film industry in recent years, box office predictions have gained great importance. However, the process of prediction and being successful in this prediction is not easily obtained. To make an effective estimation, the movie data should be organized accurately, the machine learning method to be used should be chosen precisely and a properly working algorithm should be built. Once the movies are published, people can comment and rate them on specific sites (e.g., IMDb and TMDb). Although this information is subjective, the large number of reviews and ratings of the movies make them usable. Since we decide to use people's reactions and votes, we must wait at least six months after the movie is released. In this study, we attempt to get a more successful prediction that can be achieved by adding the ratings from IMDb and TMDb in addition to the movie features. Our results show that these rating additions increase the accuracy of predictions.
Benzer Tezler
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Film endüstrisinde makine öğrenmesi algoritmaları ile yeni ürünlerin gelir tahmini
Revenue forecasting for new products with machine learning algorithms in movie industry
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZCAN
- Gözetimli öğrenme yöntemlerinin kullanımı ile filmlerin IMDB puanlama sistemine göre derecelendirilmesini yapan modelin oluşturulması
Creating a model that grades movies according to the IMBD scoring system using supervised learning methods
OGTAY SAFARALİYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜYESİ PERİ GÜNEŞ
- Using reviews on the web to predict box office success withmachine learning methods
Kullanıcı yorumları üzerinden makine öğrenimi ile film gişe başarısı tahmini
BURAK SİVRİKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
- Popularity of a movie and financial success
Film popülerliği ve finansal başarı
HALENUR ÖZTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Maliyeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜHEYLA ÖZYILDIRIM