现象级的「复联 4」，被预测票房三十亿美金创影史纪录
By 超神经
场景描述：用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方法，对电影票房进行预测，为制片方、发行商、投资者以及影院提供参考与指导作用。
关键词：数据挖掘 机器学习 自然语言处理 票房预测
复仇者联盟迎来了最终之战。
此次最先在中国上映的举动也让不少欧美粉丝掩面哭泣，而周三凌晨的首映更是经历了一票难求，甚至是重金难求。还有铁粉花数百元顶着要早起的压力购买了周三早晨 7 点的票……
预售火爆，人肉预测最终票房30 亿美元
据猫眼电影统计，《复仇者联盟 4：终局之战》预售到今日已经突破 6 亿，首日观影人数近 300 万，刷新了影史预售纪录。
万众瞩目的《复联 4 》被预测最终票房会达到 30 亿美元。漫威迷们已经迫不及待地加入火热探讨：
知乎网友普遍人工预测《复联 4》最终全球票房会达到 30 亿
之前《复联 3 》最终的全球票房惊人，超过了 20 亿美元，排行影史第四。如今复联的结局看起来势头很猛，甚至会超过上一部。
目前根据国外专业票房预测网站的数据显示，《复联 4》的首周末票房将会高达 2.5 亿至 2.9 亿美元，如果达到平均值 2.65 亿美元的话，就会超越前作（2.577 亿美元）成为北美影史首周末票房冠军。
国外网友也纷纷人工预测上映前三天会达 10 亿美元，最终全球票房会超过目前排行榜第一名《阿凡达》（最终全球票房 27.87 亿美元）。
机器学习会看剧本预测票房
若要论其票房预测，估计最资深的人士，也难以准确预测，毕竟涉及的因素众多，但交给人工智能来做，也许就有意想不到的结果。
一家总部位于以色列的 AI 公司 Vault ，是使用分析和算法预测票房的最新参与者之一。从 2015 年起，他们就致力于通过神经网络算法，花了两年时间，对过去 30 年的票房数据、近 40 万件剧本，电影预算、整体观众数量以及演员信息等进行数据分析，用于估算新电影上映首周的票房。
Vault 的产品包括 4CAST 平台以及深度观众分析
其创始人兼 CEO David Stiff 介绍说，公司的 4CAST 平台能够只从原始剧本或电影预告片中，收集到的「核心故事 DNA」来分析电影的票房潜力。
他还表示，如今他们的 AI 系统在电影票房预测上，准确率能达到 75% 左右，非常接近实际票房。在公司成立之初该程序在预测电影票房方面的准确度达到 65%～70% 。
根据 Box Office Mojo 的说法，该公司预测科幻惊悚片 《异星觉醒》的首映票房为 1,610 万美元，实际上为 1,250 万美元。
另一家叫做 ScriptBook 的 AI 公司， 准确地「预测」出了 2015-2017 年间索尼家出的 32 部「票房毒药」中的 22 部。
ScriptBook 的依据是，将剧本的 PDF 文件上传到系统中，几分钟后对项目进行详细分析，其中包括：
预测 MPAA 评级，分析其特征，检测主角和对手; 评估每个角色的情绪; 预测目标受众，包括性别和种族; 而且，最重要的是，作出票房预测。
这种评测背后基于快速发展的机器学习，软件首先由人类指导，然后接管学习过程，并构建以惊人速度开采的大型数据库。Ruelens 说，ScriptBook 的软件已在 6,500 个现有脚本的大型数据集上「受过训练」。
票房预测准确与否，对谁影响最大
话说回来，AI 对票房的预测会靠谱吗？
总的来说，票房预测系统大多基于大数据。仔细研究，会发现机器学习预测票房的行为，依赖的是数据，消费者行为，剧本消息等行为的分析整合。
ScriptBook 官网给出的其预测依据为数据挖掘+机器学习+自然语言处理+特色工程
所以对于意外的因素，比如「我不是药神」的火爆，以及「银翼杀手 2019 」的惨淡，都是难以把控的。
这么说来，对于剧情保密工作做得严实的「复联 4 」，想要准确预测估计有些难度。不知道计算的时候，会不会计量中国漫威粉丝的信仰充值。
即便如此，票房预测对于电影市场来说，还是有很大的参考价值。
某电影票房预测平台已对明天上映的《复联 4》作出预测
对于电影创作起到指导作用。比如，某主演对该电影的票房贡献大小，有无必要拍成3D，观众期待的结局等。
片方通过对电影预算成本、制作过程、影片内容、上映档期等作相应调整，将投资风险控制到最小。
此外，对发行方而言，能对电影发行、营销等各个环节进行合理优化，规避电影运作过程中的各种不利因素。而对影院来说，则能依据预测合理部署排片情况。
猜一猜，《复联 4》 最终全球票房会是多少？我赌 30 亿美元，你呢？
超神经百科
α-β 剪枝 Alpha-beta pruning
α-β 剪枝是一种搜索算法，用以减少极小化极大算法（Minimax 算法）搜索树的节点数。
常用来裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。
Alpha-beta 剪枝是一种对抗性搜索算法，当算法评估出某策略的后续发展比之前策略的差时，就会停止计算该策略的后续发展。
该算法和极小化极大算法所得结论相同，但剪去了不影响最终决定的分枝，进而提高了效率，减少了计算量。
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