（文/文业）近年来，随着科技的高速发展，数字化已经成为各行各业发展中的重点讨论话题，作为人们生活中必不可少的影视行业，更是离不开高新科技的帮助，而众多影视制片人才亦选择紧跟科技时代的步伐，通过理论创新和技术创新为数字影视制片的研发贡献着自己的力量。张涛先生就是其中的领军者，他用优秀的研发能力推动着行业的快速发展，让我国影视制片领域的数字化技术水平紧跟时代发展，成为全球影视体系的重要组成部分。

自工作以来，张涛先生就一直在关注高新科技的发展，并相继研发了多项具有行业领先性的数字化技术成果，特别是在影视制片领域的个性化电影推荐、电影票房预测分析等方面，大大提高了影视制片的上座率，推动了影视行业的发展。2021年12月，张涛先生与奥飞影业（上海）有限公司 签订了知识成果推广应用协议，就推广由他本人自主研发的“基于人工智能的个性化电影推荐系统V1.0 ”和“基于数据挖掘的电影票房预测分析系统V1.0”在行业内大规模应用的事宜达成一致意见。经过推广，如今“基于人工智能的个性化电影推荐系统V1.0 ”和“基于数据挖掘的电影票房预测分析系统V1.0”已经在国内国家影视企业进行应用，在收获大量好评的同时，也创造出巨大的经济效益。

以基于人工智能的个性化电影推荐系统V1.0 为例，该技术成果在影视智能化、个性化推广方面发挥了重要作用。据引入该技术成果的北京君和世纪文化传播有限责任公司负责人表示，该技术帮助他们解决了一直存在的影视项目推荐不准确、影视项目播放率低、对影迷特征信息掌握不全面等问题，同时该技术还帮助应用企业节省了大量人力成本和时间成本，为应用企业的影视制作项目提供信息化支持，并有效提升他们影视项目的播放率，增加了影迷的黏性，提高了影迷的满意度，进一步提升应用企业的经济效益，并提高应用企业在行业内的竞争力。

而基于数据挖掘的电影票房预测分析系统V1.0的表现也很优秀，该技术所运用Python语言中数据定向requests+bs4+re 爬虫等库采集消费者特征、电影产品特征、数字环境特征等数据，并创新运用stacking 算法对Distributed Ran-dom Forest（分布式随机树森林）、Extremely Randomized Trees（极端随机树）、Generalized Linera Model（广义线性模型）三类经典模型进行五折交叉折叠训练并相互融合的方法，不但可以帮助企业对电影票房预测模型进行构建，还可以对影视项目中的主创团队人员的作品进行自动采集和分析，以此来增强预测的准确性，而且还能预测在影视项目在新消费情境下的票房收入。

目前，以上两项技术成果已被多家行业知名影视企业所引入应用，而引入这两项技术成果的企业在影视个性化推荐和票房预测方面均取得了比以往更好的上座率并提升了应用企业的票房收入。奥飞影业（上海）有限公司负责人表示：“我们很钦佩张涛先生，他的这两项技术成果为一直以来困扰影视行业的个性化电影推荐、电影票房预测等行业顽疾性问题提供了很好的解决方案，相信在未来，张涛先生还会在数字化影视制片方面给我们意想不到的惊喜，帮助我们解决更多的行业问题并跟上数字科技时代的步伐。”