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國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 張煜旻的 深度學習網路與社群媒體資料於電影票房之預測 （2019），提出日新電影票155關鍵因素是什麼，來自於電影票房收入預測、社群媒體、深度學習、深度信念神經網路。

而第二篇論文國立政治大學 傳播學院碩士在職專班 林玲遠所指導 徐玉芬的 是投資？是豪賭？台灣電影投資指標試建 （2018），提出因為有 台灣電影、電影投資、評估指標、好萊塢綠燈系統的重點而找出了 日新電影票155的解答。

最後網站電影日新則補充：宜蘭電影首選- 新月豪華影城LUNA DIGITAL CINEMAX-強檔熱映. 台中首輪電影本影院擁有大型螢幕、環繞音響、高級座椅，以及ATMOS全景聲頂級音質震撼、加上高畫質視覺 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了日新電影票155，大家也想知道這些：

深度學習網路與社群媒體資料於電影票房之預測

為了解決日新電影票155的問題，作者張煜旻 這樣論述：

近年來隨著網路科技日新月異，社群媒體平台已成為許多民眾日常訊息傳播的重要工具。人們可以透過發文或評論等方式闡述自己的想法，進而吸引更多民眾對於相關事件的關注程度。本研究從著名電影資訊網站Box Office Mojo與IMDB中收集所需電影資料，並透過全球數一數二影音社群媒體網站-YouTube中收集預告片相關資料，以及全球前5大社群網站之一的Twitter作為情緒分析資料的來源。 此外，本研究採用基因演算法結合深度信念神經網路-DBN為電影票房收入預測模型，並採用倒傳遞神經網路、廣義回歸神經網路和最小平方支持向量回歸作為比較模型，透過平均交叉驗證後的均方根誤差（Root Mean Squa

red Error，RMSE）和百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error）作為誤差指標的評比依據。研究結果發現本研究所提出基因演算法結合深度信念神經網路-DBN預測模型，不僅適用於從社群媒體資訊建構預測模型，更明顯地優於其他預測模型的預測效果。

是投資？是豪賭？台灣電影投資指標試建

為了解決日新電影票155的問題，作者徐玉芬 這樣論述：

本研究以建構台灣電影評估指標為目的，運用質性研究方式，分析台灣電影從業人員與投資人思考脈絡的共識性，以供電影製作公司或投資人參考。本研究指標建立的步驟上，採先歸納文獻做為指標初步編碼，再與九名分別擁有製作背景、發行背景與財務背景的相關產業人士者進行深度訪談，分析其內化經驗下，投資決策時的動態思考螺旋，進行評估指標在地化調整。最後，從企劃概念與內容創作面向兩大層面進行分析，提出十九個指標概念與四十個評估標準，做為台灣電影前期投資評估參考。研究發現，表面上製作經驗受訪者相對重視「藝術性」，發行與財務背景受訪者相對看中「市場性」，但實際上這些受訪者在評估標準的項目上並無明顯差異，差異主要來自項目順

序，項目順序的些微差異即可造成結果上的顯著不同。

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