用隨機森林回歸算法預測電影評分

摘要：本文從中國電影市場實際出發，選擇導演、題材、主演、編劇、區域為影片評分的影響特征，對其做特征工程處理，提出了基于隨機森林算法的電影評分預測模型。

關鍵詞：隨機森林;電影評分;數據挖掘;機器學習

隨著數據挖掘技術的成熟，目前可以運用數據挖掘技術從大量的數據中挖掘到事物間的聯系并預測其發展方向。電影評分預測模型可以在電影上映前預測其評分，觀眾就可以根據預測評分有選擇地觀影，電影院也可以選擇性制定排片計劃，電影周邊產業也有了參考。

一、隨機森林算法

隨機森林回歸模型就是綜合幾個創建好的決策樹模型，其預測結果由所有決策樹模型的預測結果平均得到。算法基本步驟如下：

（一）抽樣：在訓練數據集S中進行有放回抽樣，得到K組數據集，每組數據集分為兩種，抽中和未抽中的，每組數據集通過訓練生成決策樹。

（二）生長：利用訓練數據訓練每棵決策樹。

（三）利用未被抽中的數據檢驗模型準確度。

（四）用最終模型預測新數據集，全部決策樹的預測結果取平均值就是最終預測結果。

二、基于隨機森林算法的電影評分預測模型

根據中國大陸電影市場現實情況，實驗選導演、編劇、主演、類型、國家地區作為特征。

（一）導演水平特征

把影片評分和評價人數當作一個特征組合來表示導演水平特征，如公式（2-1）所示：

Director= ，n=min（5，n） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2-1）

n表示導演執導該部電影之前最近執導的n部電影，n≦5;Rk表示導演拍攝的第k部電影的評分;Pk表示評分人數。

（二）編劇水平特征

本實驗取編劇所創作的距離這部電影最近的n部電影，n≦5，如公式（2-2）所示：

Writer= ，n=min（5，n） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2-2）

Rk表示編劇創作的第k部電影的評分;Pk表示編劇創作的第k部電影的評分人數。

（三）演員水平特征：

本實驗選演員主演的距離該電影上映時間最近的n部同種題材電影，n≦5，主演水平特征如公式（2-3）所示：

Actor= ?，n=min（5，n），m=主要參演人員 ? ?（2-3）

Rik表示第i位主演拍攝第k部電影的評分;Pik表示評分人數;Wi表示主演在該電影所占權重。主演為2人時，權重為：0.6，0.4;主演為3人時，權重為：0.5，0.3，0.2;主演為4人及以上時，權重為0.4，0.3，0.2，0.1。

（四）題材類型

本實驗選取上一年該類型的所有電影，計算其平均得分作為此題材電影的綜合評分，見公式（2-4）與（2-5）：

Type= Ri*Wi，n=min（5，n） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2-4）

Ri= ，n=選取范圍內類型為i的電影數量 ? ? ? ?（2-5）

Rik表示第k部i類型電影評分;Pik表示評分人數;Ri表示綜合評分;Wi表示權重。

（五）區域特征

本實驗參考上一年此區域電影平均得分，計算得到此電影的參考評分，見公式（2-6）：

Country= ，n=選取范圍內同國家地區的電影數量 ?（2-6）

Rk表示第k部電影的評分;Pk表示第k部電影的評分人數。

三、實驗和結果分析

（一）實驗過程

隨機森林算法回歸建模：

本實驗采用spark mllib中的random forest包來實現隨機森林算法。我們把處理好的特征和影片評分轉換成Labeledpoint，Labeledpoint表示帶標簽的數據點，構造的Labeledpoint如公式（3-1）

（Rate，{Director，Wrter，Cast，Type，Country}） ? ? ? ? ? ?（3-1）

利用mllibtree.RandomForest的trainRegressor（）方法構建隨機森林回歸模型。該方法返回一個weightedEnsembleModel對象，本實驗使用它的predict（）方法預測測試集。然后，把測試數據輸入到建立好的隨機森林模型中進行預測。

（二）實驗結果

基于隨機森林回歸模型使用數據集中5部電影，本實驗分別對這些電影的評分進行預測。將這5部電影的相關數據輸入模型，計算所有的電影得分。結果如表1。

從表2可以發現，基于隨機森林算法的電影預測模型的預測結果和電影的真實評分總體上區別不大。

四、總結和展望

本文從中國電影市場實際出發，選擇導演、題材、主演、編劇、區域為影片評分的影響特征，對其做特征工程處理，提出了基于隨機森林算法的電影評分預測模型。該模型能夠為大眾推薦電影提供有價值的參考，具有實際的意義。

參考文獻

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作者簡介

王紫薇（1997—），女，漢族，遼寧沈陽人，學生，碩士，天津工業大學經濟與管理學院，研究方向：數據挖掘與建模。