Derin öğrenme yöntemleri ile sinema filmi başarım tahmini
Estimating film achievement using deep learning methods
Yazar: OSMAN NURİ ATAK
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sinema filmlerinin gişe hasılatının tahmin edilebilmesi amacıyla çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Kullanılan yöntemlerde tahminlemeler, film vizyona girdikten sonra alınan veriler üzerinden yapılmaktadır. Hazırlanan tez çalışmasında, film daha vizyona girmeden ve belki de sadece afiş ve fragmanı hazırlanarak gişe hasılat tahmini yapılabilmesine imkân sağlayan derin öğrenmeye dayalı sınıflandırma tabanlı bir makine öğrenme sistemi tasarlanmıştır. Çalışmada 2017 yılında vizyona giren sinemalar hasılatlarına göre 5 gruba ayrılarak kullanılmıştır. Derin öğrenme modeli olan Inception V3 modeli ile sinema afişleri ve fragmanlar üzerinde çalışılmıştır. Sinema afişi, fragman, oyuncular, yönetmen, senarist gibi film özellikleri üzerinden, film vizyona girmeden hasılat tahmini yapılmasının mümkün olup olmayacağı incelenmiştir. 482 adet yerli ve yabancı film üzerinde yapılan çalışmada, ağaç sınıflandırıcılarından ince ağaç (Fine Tree Classifier FTC) ve orta ağaç (Medium Tree Classifier MTC) sınıflandırıcısı ile %97,7'lik ortalama doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen bu sonuç, çalışmada kullanılan yöntemin diğer gişe gelir tahminleri için kullanılan yöntemlerden daha iyi bir performans sergilenebileceğini göstermektedir. Çalışmanın ikinci kısmında ise Movilens veri kümelerinden 20 milyon kullanıcı film puanlaması olan veri kümesi ile film öneri sistemi tasarımı gerçekleştirilmiştir. En az 100 filme puan veren kullanıcılardan 10 bin kullanıcı seçilerek 11.726 film verisi ile film öneri çalışması yapılmıştır. Filmlerin detay verileri, fragmanlardan elde edilen 4096'lık özellik matrisi ve film puanlamaları ile yapılan çalışmaların sonucunda yenilik değeri 1,5497 olarak bulunmuştur.

Abstract:
Various techniques have been developed in order to estimate the box office revenue of cinema films. Estimations in the methods used are based on the data obtained after the film is released. In the thesis study, a deep learning leaning against classification based machine learning system was designed that produce results before the film came into the picture and perhaps only the poster and the trailer was prepared. In this study, cinemas which were released in 2017 were divided into 5 groups according to their revenue. Cinema posters and fragments were studied with Inception V3 model based on deep learning structure. It has been examined whether it is possible to estimate the revenue before the film comes into play through the movie features such as cinema posters, trailers, actors, directors and screenwriters. In the study, conducted on 482 domestic and foreign films, an average accuracy rate of 97.7% was obtained from Tree classifiers by Fine Tree and Medium Tree classifier. This result shows that the method used in the study can perform better than the methods used for other box office revenue estimates. In the second part of the study, a movie suggestion system was designed with a data set of 20 million users from the Movilens data sets. 10,000 users were selected from users who rated at least 100 films, and a film proposal study was conducted with 11,726 movie data. Novelty value was found to be 1.5497 as a result of the studies made with the detailed data of the films, 4096 feature matrix obtained from the fragments and film scoring.