Publicação
Utilização de algoritmos de aprendizagem automática para previsão do sucesso de filmes
| dc.contributor.advisor | Costa, Carlos J. | |
| dc.contributor.author | Pinheiro, João António Vieira | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-11T10:14:15Z | |
| dc.date.available | 2024-01-11T10:14:15Z | |
| dc.date.issued | 2023-09 | |
| dc.description | Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial | pt_PT |
| dc.description.abstract | Um dos objetivos mais importantes da análise de dados foca-se cada vez mais na aplicação de análises estatísticas para tentar prever a reação da sociedade a um novo produto. A indústria cinematográfica é uma das maiores e mais importantes indústrias de entretenimento do mundo, gerando milhares de milhões de euros todos os anos. O objetivo deste projeto é criar um sistema que apoie a decisão na criação de um novo filme, usando técnicas de aprendizagem automática (machine learning) de forma a minimizar o risco do investimento. O sistema prevê o sucesso do filme baseado nas críticas recebidas pelo mesmo, tendo sido usados datasets fornecidos pelo IMDb para obter características antes e após lançamento dos filmes, para o treino e o teste dos algoritmos. Neste projeto o algoritmo de machine learning que obteve a melhor previsão foi o Gradient Boosting Regressor tendo apresentado uma precisão de aproximadamente 88%. | pt_PT |
| dc.description.abstract | One of the most important objectives of data analysis is applying statistical analysis to try to predict society's reaction to a new product. The film industry is one of the largest and most important entertainment industries in the world, generating billions of euros every year. The aim of this project is to create a system that supports the decision to create a new film, using machine learning techniques in order to minimize the risk of investment. The system predicts the success of the film based on the reviews it has received, using datasets provided by IMDb to obtain the pre- and post-release characteristics of the films, to train and test the algorithms. In this project, the algorithm with the best prediction power was Gradient Boosting Regressor, with an accuracy of around 88%. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.citation | Pinheiro, João António Vieira (2023). "Utilização de algoritmos de aprendizagem automática para previsão do sucesso de filmes". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão. | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.5/29771 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.publisher | Instituto Superior de Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.subject | filme | pt_PT |
| dc.subject | aprendizagem automática | pt_PT |
| dc.subject | previsão | pt_PT |
| dc.subject | sucesso | pt_PT |
| dc.subject | python | pt_PT |
| dc.subject | movie | pt_PT |
| dc.subject | machine learning | pt_PT |
| dc.subject | prevision | pt_PT |
| dc.subject | success | pt_PT |
| dc.title | Utilização de algoritmos de aprendizagem automática para previsão do sucesso de filmes | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |