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为解决电影票房预测中,票房影响因素存在模糊性的问题,提出用区间数量化具有模糊性的票房影响因素,使得量化科学合理,量化结果能提高信息利用率;利用熵权法计算各影响因素权重,保证权重客观性;对票房进行分级并基于票房分级,将票房影响因素作为票房评价指标,提出用理想解法计算票房理想解贴近度区间,根据票房理想解贴近度判断票房级别,得到票房区间预测值;结合区间理论、熵权法和理想解法得到上映前总票房区间预测方法。选取2015~2017年上映的剧情类和动作类电影对该方法进行了验证。该方法在两类用于验证的电影中的平均准确率分别为79.33%和73.92%,证明本文方法具有一定的有效性和实用性。本文对于电影发行商的决策以及风险规避具有一定的意义,且对于与电影类似的短生命周期体验品的早期需求预测具有一定的参考价值。 相似文献
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从需求侧研究基于时间的竞争:需求可视法 总被引:2,自引:1,他引:1
在描述了构成需求链的需求产生和转移过程的基础上,分析了目前普遍采用的需求链向制造商传递需求的方法的局限性,提出了一类制造商利用来自需求链的与需求有关的信息,在需求链将需求传递给制造商之前,确定顾客需求的方法——需求可视法;提出了需求可视法的需求可视过程及其度量方法,论述了需求可视过程和需求产生转移过程的本质区别;提出了需求可视法的主要内容,包括需求可视信息源、需求可视技术、制造商和需求链成员在信息来源方面的合作机制、需求可视点的优化技术和需求可视辅助技术;论述了需求可视法的多样性特点,依据需求的相关性和自相关性的不同程度,顾客需求可以分为六类,这六类不同需求需要不同的需求可视信息源、不同的需求可视技术、不同的合作机制、不同的需求可视点。 相似文献
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