基于社交媒体用户行为的个性化电影宣传片生成方法研究

Film is a comprehensive modern art of vision and hearing. More and more films enter the market and become an indispensable part of people's daily life and entertainment. The Chinese film industry will continue to develop in the next few years and will be encouraged and supported by the government. To this end, the publicity and promotion of films have also been paid more attention by researchers. For the movie issuers, how to be more targeted and effectively to promotion a new movies is a particularly important problem; but for the audience, how to choose a film with their own interesting from a number of film will be the problems to be solved. As a result, this project plans to carry out research on.the automatic generation of movie trailer based on social media user behavior. First, collect and analysis users’ daily viewing habits and concerned content from social media, to find potential customers; secondly, the statistics of the interests of users and customization; finally, by the method of machine learning, automatic generation of user interested movie clips as a movie trailer, and recommended to the user. Through the method of this project, it will be more targeted to achieve the purpose of the film publicity, and greatly attract the view of the user.

电影是一门视觉和听觉的综合现代艺术，越来越多的电影作品成为人们日常生活、娱乐不可缺少的一部分。中国电影产业未来几年将持续发展并获得政府的鼓励与扶持。为此，对于电影的宣传和推广方式也得到更多研究人员的重视。对于电影发行方来说，如何更有针对性的宣传新上映的影片，更有效地保证电影的市场占有率尤为重要；而对于观众来说，如何从众多影片中快速选择更符合自身兴趣的影片将是亟待解决的问题。由此，本项目计划开展基于社交媒体用户行为的电影宣传片自动生成方法的研究。首先，从社交媒体中搜集和分析用户的日常观影习惯及关注内容，发现潜在用户；其次，统计出用户的兴趣点并进行个性化定制；最后，通过机器学习的方法，自动生成用户感兴趣的电影片段作为电影宣传片，并推荐给用户。通过本项目的方法，将能更有针对性地达到电影宣传的目的，极大地吸引用户观影。

本项目的研究背景是随着电影市场的蓬勃发展，新的技术、新的传播形式逐渐在电影产业发展中发挥重要作用。针对影视行业中票房数据能否顺利转化的关键环节——电影宣传，如何能够高效精准地完成票房转换这一关键问题开展研究。2020年，新冠疫情给影视行业带来了不小的影响。但从2021年初开始，电影市场在平淡中迎来了一次爆发。全年总票房和银幕总数继续保持全球第一，电影市场充满潜力。.本项目结合中国电影市场调研结果，以及2021年全国电影工作会、“十四五”中国电影发展规划和2035年远景目标纲要中与电影相关的重要政策和讲话，进一步凝练出主要研究内容：面向电影市场的电影宣传阶段中，采用基于社交媒体用户行为的电影精彩片段自动生成方法，可以更有针对性的解决为潜在电影观众精准投放个性化宣传片的目标，从而完成提升票房转化率。从多学科交叉的角度，探索出异构数据迁移学习的新算法和新技术在影视行业中运用思路，尝试解决了电影宣发阶段的一些实际问题。从自然语言处理、模式识别、机器学习、视频分析等科学发展的角度，建立了面向用户喜好与行为的交互式电影宣传片生成算法框架；研制了影视推荐片段生成的轻量化目标检测原型系统，为高质量电影精彩片段推送，交互式观影体验等应用领域的研究与系统实现提供关键技术。通过市场模拟数据的验证，体现本项目研究的重要意义和应用价值。

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