[發明專利]一種機器模擬的電影排片系統及方法

在審

• 申請號: 201711092368.5
• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107862410A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 張成康;蔡勝龍;黃良迅;程啟勝;鄭凌雁;凌晉林
• 申請（專利權）人: 廣州賽意信息科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州番禺容大專利代理事務所(普通合伙)44326
• 代理人: 劉新年

技術領域

本發明涉及電影分析技術領域，具體涉及一種機器模擬的電影排片系統及方法。

背景技術

近幾年來，中國的電影行業發展迅速。一方面，政府政策的支持和我國電影市場體系的健全，使得我國電影行業蓬勃發展，一大批優秀的商業影片涌現出來；另一方面，隨著居民收入水平的提高，對于電影文化領域的消費也隨之提高，刺激了電影行業為迎合消費者的需求而不斷前進。據統計，2003年到2014年期間，我國電影年票房總量從11億元增長到296億元，全國影院總量由1108家增加到2298家，銀幕總數從2296塊增加到23592塊，年均增長率超過30％。中國的電影行業仍有巨大的發展前景。

現有影院的電影排片采用的是人工排片的方式，基于各影片場次比預估、當地觀影偏好、黃金時段等數據和經驗完成。由于以下原因：

1)、參考的數據的不全或片面；

2)、以及人員經驗不足，排片關注點不全或片面。

導致具有以下缺點：

1)、耗時長且難以優化；

2)、上座人數預估偏差大。

發明內容

有鑒于此，為了解決現有技術中的上述問題，本發明提出一種機器模擬的電影排片系統及方法，基于大量的數據和場次影響因素計算，依據本影院以及可獲取的其他影院歷年的電影觀影人數以及上座率、排片率情況，采用貝葉斯和邏輯回歸算法分析影響因子占比情況，計算預估觀影人數，實現智能、合理排片。

本發明通過以下技術手段解決上述問題：

一種機器模擬的電影排片系統，包括：

影院自身歷史數據收集模塊，用于收集影院自身的排片和上座情況到服務器數據庫中；

其它院線歷史數據收集模塊，用于收集其它院線的排片和上座情況到服務器數據庫中；

待排片影片信息維護模塊，用于維護待排片影片信息到服務器數據庫中；

機器模型模塊，用于利用服務器數據庫中收集到的歷史數據，采用貝葉斯和邏輯回歸算法依次分析計算出各個影響因子的情況，結合待排片影片信息，取各個因子中排名最前的影片，最終將排片推薦輸入到服務器數據庫中；

服務器數據庫，用于存儲各種數據信息；

結果輸出模塊，用于將服務器數據庫中的排片推薦進行輸出。

進一步地，所述機器模型模塊還用于分析排片推薦的預估觀影人數，預估觀影人數分析方法為按各個因子分別分析出可能觀影的人數，最終取平均值。

進一步地，所述結果輸出模塊輸出排片推薦的同時還輸出該排片推薦的預估觀影人數。

進一步地，排片和上座情況涉及信息包括影片故事情節、電影時長、語言、影片類型、電影產地、上映時間、是否節假日、時間段；

影響因子涉及信息包括時間段、電影實際觀影人數、場次、影廳可容乃觀影人數、影廳布置、故事情節、電影時長、語言、影片類型、電影產地。

進一步地，所述語言為國語、英語或粵語；所述影片類型為動作片、動畫片、恐怖片或喜劇片；所述電影產地為本土、美國、英國或法國。

一種機器模擬的電影排片方法，包括如下步驟：

S1、收集影院自身的排片和上座情況到服務器數據庫中；

S2、收集其它院線的排片和上座情況到服務器數據庫中；

S3、維護待排片影片信息到服務器數據庫中；

S4、利用服務器數據庫中收集到的歷史數據，采用貝葉斯和邏輯回歸算法依次分析計算出各個影響因子的情況，結合待排片影片信息，取各個因子中排名最前的影片，最終將排片推薦輸入到服務器數據庫中；

S5、將服務器數據庫中的排片推薦進行輸出。

進一步地，于步驟S4中，還分析排片推薦的預估觀影人數，預估觀影人數分析方法為按各個因子分別分析出可能觀影的人數，最終取平均值。

進一步地，于步驟S5中，輸出排片推薦的同時還輸出該排片推薦的預估觀影人數。

進一步地，排片和上座情況涉及信息包括影片故事情節、電影時長、語言、影片類型、電影產地、上映時間、是否節假日、時間段；

影響因子涉及信息包括時間段、電影實際觀影人數、場次、影廳可容乃觀影人數、影廳布置、故事情節、電影時長、語言、影片類型、電影產地。

進一步地，所述語言為國語、英語或粵語；所述影片類型為動作片、動畫片、恐怖片或喜劇片；所述電影產地為本土、美國、英國或法國。

與現有技術相比，本發明的有益效果如下：