AI分析预告片预测电影观众：协同过滤融合人口统计特征精准预测上座率
- 新机器学习模型基于预告片预测哪些观众最可能看电影。
- 用协同过滤提取预告片特征：人脸、物体、风景等。
- 结合观影记录和人口统计数据预测观众上座率。
预告片是新电影营销活动最重要部分。呈现角色、传达剧情、透露剧情线索、提升影迷认知度。
对电影制作方，是了解观众视角机会：喜欢什么、什么不吸引人。通常这些细节助规划下阶段营销策略。
为挑选最佳预告片段，20世纪福克斯电影制片厂工程师构建名为Merlin Video的机器学习方法，基于预告片预测观众观影意愿。
工作原理
Merlin Video生成预告片稠密表征分析预测观众行为。据研究团队，这是电影制片厂首次用预告片低层表征衡量观众兴趣。
基于最先进协同过滤模型，提取光照、物体、颜色、人脸等特征，结合观影记录和人口统计数据，准确预测已上映和未上映电影观众上座率。
卷积神经网络逐帧提取低层特征。预训练网络可检测分析预告片相关帧特征。将这些特征适当表征输入历史数据训练的神经网络，可发现电影预告片特征与未来观众偏好间显著关联。
Merlin Video概览 | 研究者提供
参考：arXiv:1807.04465
具体而言，Merlin Video含逻辑回归层，融合基于距离协同过滤模型与用户新近度和频次，生成观众上座概率。系统端到端训练，逻辑回归损失反向传播至所有可训练模块。
总结，研究三主要贡献：
- 专门处理冷启动和影院推荐的电影上映推荐模型，利用预告片内容。
- 测量多版本Merlin Video性能，演示真实决策流程应用。
- 讨论融合视频和文本输入提升预测准确性可行途径。
神经网络在过去数年数百预告片和数百万观影记录上训练。用Google Cloud上NVIDIA Tesla P100 GPU、TensorFlow、CUDA深度神经网络训练模型。
阅读：Nvidia AI将30fps视频转240fps
未来工作将聚焦构建利用视频和文本特征预测电影成功模型。
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