Film endüstrisinde makine öğrenmesi algoritmaları ile yeni ürünlerin gelir tahmini
Revenue forecasting for new products with machine learning algorithms in movie industry
Yazar: ÖZGE HÜSNİYE NAMLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZCAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Film endüstrisi istikrarlı olarak büyümekte olan dinamik bir sektördür. Her yıl üretilen film sayısının sürekli olarak artış gösterdiği gerçeği göz önüne alındığında film sektörüne harcanan bütçenin ne kadar büyük miktarlarda olduğu görülmektedir. Sürekli gelişen teknoloji, değişen koşullar her sektörü etkilediği gibi film sektörünü de etkilemekte ve kaçınılmaz bir rekabet ortamı yaratmaktadır. Bu rekabet ortamı içerisinde işletmelerin doğru yatırım kararları vermeleri önemli bir problem haline gelmektedir. Bu noktada filmlerin gişe hasılatının ne olacağını önceden bilmek ve buna göre stratejik kararlar almak büyük önem arz etmektedir.
Bu çalışmada, filmlerin vizyona girmeden önce gişe hasılatının tahmin edilmesi için makine öğrenmesi esaslı sınıflandırma metodolojileri kullanılmıştır. Sınıflandırma modellerinin oluşturulmasında; makine öğrenmesi esaslı yöntemlerden Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinaları, bileşik makine öğrenmesi esaslı yöntemlerden ise Torbalama algoritması gişe hasılatının tahmin edilmesi probleminin çözümünde uygulanmıştır.
Çalışmada, hem bireysel sınıflandırma algoritmaları ile bileşik makine öğrenmesi algoritmasının sınıflandırma probleminin çözümündeki başarıları karşılaştırılmış hem de algoritmaların parametre değerlerinin eniyilenmesinin modellerin performansına etkisi araştırılmıştır. Sunulan üç modelin gişe hasılatının tahmini için birbirleriyle karşılaştırılabilir ve oldukça güçlü sonuçlar verdiği görülmüştür. Parametre eniyileme ise modellerin performansını önemli ölçüde iyileştirmiştir.

Abstract:
The movie industry is a dynamic industry that is growing steadily. Considering the fact that the number of films produced each year is increasing continuously, it is seen how large the amount of the total budget spent on the movie industry is. Constantly developing technology and changing conditions affect the movie industry just as it affects all other sectors and they create an inevitable competitive environment. Within this competitive environment, making investment decisions becomes a serious problem. At this point it is important to know in advance what will be the box office revenue of films and to make strategic decisions accordingly.
In this study, machine learning based classification methodologies were used to forecast box office revenue of movies before its theatrical release. In constructing prediction models, Artificial Neural Networks and Support Vector Machines based-machine learning methods and Bagging algorithm based-ensemble machine learning methods were used to solve the problem of forecasting box-office revenue.
In this study, both the performance of the individual classification algorithms and ensemble machine learning algorithm were compared in solving the classification problem and the effect of optimizing the parameter values of the algorithms was investigated on the performance of the models. Proposed models were comparable to each other for forecasting box office revenue and showed very strong results. It was found that parameter optimization always has an increasing effect on the performance of the models.