本發(fā)明涉及一種娛樂演出項目領域，具體的，涉及一種根據(jù)演出個人的基本情況，以及既往的歷史票房，對個人演出會的演出規(guī)模進行評估的方法。

背景技術：

演唱會是指在觀眾前的現(xiàn)場表演，通常是音樂的表演，根據(jù)主演藝人數(shù)目，可劃分為個人演唱會和拼盤演唱會，個人演唱會是指主演藝人為一個歌手或者一個組合的演唱會。

演唱會單場次人數(shù)多、單價高，并且開演藝人逐年增加，是娛樂演出行業(yè)中收入最多的品類之一。同樣演唱會開演規(guī)模規(guī)劃不當，由于高額的藝人演出費用、場館租用和演出團隊費用，帶來極大的投資風險。

當前業(yè)務人員在進行演唱會可開演規(guī)模評估時，主要通過了解消化市面熱門信息，或者與其他業(yè)務合作伙伴溝通中獲取信息，形成基本判斷。這樣的方式效率低，主觀因素多，評估依據(jù)不明確。

因此，如何能夠規(guī)劃個人演唱會的演出規(guī)模評估，提高判斷效率，明確評估依據(jù)，減少不必要的各項支出，進一步的，更好地把握演唱會市場機會，減少投資風險，成為現(xiàn)有技術亟需解決的技術問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提出一種個人演唱會演出規(guī)模評估方法，能夠利用利用演出藝人的個人信息，站外指標以及相似藝人的歷史演出票房情況，對目標藝人的演出規(guī)模進行評估，以提高業(yè)務人員的判斷效率，明確評估依據(jù)，減少投資風險。

為達此目的，本發(fā)明采用以下技術方案：一種個人演唱會演出規(guī)模評估方法，包括如下步驟：

基本屬性整理步驟S110：整理藝人的基本屬性，計算藝人的站外指標從而得到候選相似藝人；

其中所述整理藝人的基本屬性中，所述基本屬性是對類別劃分作用較大的基本屬性，包括出生年份、出生地域、個人/組合和音樂風格，根據(jù)所述基本屬性劃分不同的子分類；

所述計算藝人的站外指標為：為了區(qū)分藝人歷史成就和近期狀況兩部分，將音樂劃分為音樂新增指標和音樂累計指標，人氣劃分為人氣新增指標和人氣累計指標兩部分；

可以根據(jù)至少一個搜索網(wǎng)站或者社交平臺，得到人氣新增指標和人氣累計指標，根據(jù)至少一個音樂平臺得到音樂新增指標和音樂累計指標

所述音樂累計指標：參考的是音樂平臺的累計粉絲數(shù)；

音樂新增指標：參考的是音樂平臺的一年內(nèi)試聽日均增量；

人氣累計指標：參考的是搜索平臺或者社交平臺的累計粉絲數(shù)；

人氣新增指標：參考的是一年內(nèi)平均的搜索平臺或者社交平臺的指數(shù)；

相似藝人篩選步驟S120：

首先以藝人的基本上屬性篩選與目標藝人在同子分類下的藝人作為候選相似藝人，

其次，利用藝人的站外指標進行相似度計算，并通過相似度計算，根據(jù)相似度計算的值進行排序，由于排名相差較大的藝人在演唱會規(guī)模上相差也會較多，結合業(yè)務篩除相似度較小的藝人；

藝人演出規(guī)模評估步驟S130：根據(jù)需要評估的目標藝人和目標城市，分為以下幾類情況依序進行評估，從而得到藝人演出規(guī)模：

(1)使用目標藝人目標城市評估

如果目標藝人目標城市近n年有演唱會，直接使用這場演唱會票量進行評估。

(2)使用相似藝人目標城市評估

如果相似藝人目標城市近n年有演唱會，能夠說明該城市對同類型藝人的演唱會市場容量，因此使用相似藝人目標城市近n年演唱會票量均值進行評估。

(3)使用目標藝人相似城市評估

如果目標城市中目標藝人和相似藝人在近n年都沒有演唱會，使用目標藝人的相似城市演唱會票量均值進行評估；

(4)使用相似藝人相似城市評估

如果以上情況均沒有數(shù)據(jù)，則使用相似藝人相似城市演唱會票量均值進行評估。

優(yōu)選地，藝人各個基本屬性按照如下進行進一步細分：

出生年份：將藝人出生年份按年代劃分為6個子分類：

[1900,1959]，[1960,1969]，[1970,1979]，[1980,1989]，[1990,1999]，[2000,2016]；

出生地域：將出生地域劃分為8個子分類

{中國臺灣}，{東南亞華語}，{中國香港}，{中國大陸}，{日本}，{韓國}，{歐美}，{其他}；

歌手類型：按性別和人數(shù)將歌手劃分為3個子分類

{男歌手}，{女歌手}，{組合}；

音樂風格：將藝人音樂風格劃分為6個子分類

{流行}，{搖滾}，{民謠}，{電子}，{爵士}，{其他}。

優(yōu)選地，在進行站外指標計算時：所述網(wǎng)站或者平臺可以為兩個或多個，從網(wǎng)站或者平臺上得到初始指標后先進行歸一化，在進行指標加權平均，以得到最終指標。

優(yōu)選地，所述初始指標的歸一化為：在得到初始指標后，為了在相同量級上進行計算，將所有指標基于候選相似藝人中的最大值、最小值進行線性歸一化，所述候選相似藝人為基本上屬性與目標藝人在同子分類下的藝人。

優(yōu)選地，所述指標加權平均為將來自多個平臺的指標按照不同的權重加權計算平均數(shù)。

優(yōu)選地，所述利用藝人的站外指標進行相似度計算的具體方法為，將加權平均后的各項指標，采用余弦相似度計算藝人相似度。

優(yōu)選地，所述結合業(yè)務篩除相似度較小的藝人為：結合業(yè)務判斷剔除排名相差較大的最高值藝人和最低值藝人。

優(yōu)選地，在藝人演出規(guī)模評估步驟S130中，近n年為近3年。

優(yōu)選地，在藝人演出規(guī)模評估步驟S130中，相似城市的評估方法為:篩選目標藝人所屬出生地域子分類下的藝人，即出生地域相同的藝人，將各城市演唱會舉辦藝人數(shù)進行統(tǒng)計并排序，相鄰城市演唱會市場較為接近，篩選相鄰2個城市作為相似城市，如果相鄰城市沒有目標藝人演唱會，按排序依次往上/下篩選，從而得到相似城市。

本發(fā)明將業(yè)務專家在演出規(guī)模評估時考慮的因素進行量化，將推斷邏輯體系化，提高了業(yè)務人員評估效率，避免了業(yè)務人員因信息遺漏或個人偏好導致判斷偏頗，同時為業(yè)務人員在投資談判中提供了明確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

附圖說明

圖1是根據(jù)本發(fā)明具體實施例的個人演唱會演出規(guī)模評估方法流程圖；

圖2是利用本發(fā)明的個人演唱會演出規(guī)模評估方法進行評估的具體的示例性的流程。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

參見圖1，示出了根據(jù)本發(fā)明的個人演唱會演出規(guī)模評估方法流程圖，包括如下步驟：

基本屬性整理步驟S110：整理藝人的基本屬性，計算藝人的站外指標從而得到候選相似藝人；

其中所述整理藝人的基本屬性中，所述基本屬性是對類別劃分作用較大的基本屬性，包括出生年份、出生地域、個人/組合和音樂風格，根據(jù)所述基本屬性劃分不同的子分類；

具體而言，可以將藝人各個基本屬性按照如下進行進一步細分：

出生年份：由于不同出生年代藝人，往往粉絲受眾年齡段不同，將藝人出生年份按年代劃分為6個子分類：

[1900,1959]，[1960,1969]，[1970,1979]，[1980,1989]，[1990,1999]，[2000,2016]；

出生地域：由于語言和娛樂文化上的差異，不同地域的藝人會呈現(xiàn)不同的藝人風格，將出生地域劃分為8個子分類

{中國臺灣}，{東南亞華語(如新加坡、馬來西亞)}，{中國香港}，{中國大陸}，{日本}，{韓國}，{歐美}，{其他}；

歌手類型：按性別和人數(shù)將歌手劃分為3個子分類

{男歌手}，{女歌手}，{組合}；

音樂風格：參考主流音樂網(wǎng)站藝人音樂風格，將藝人音樂風格劃分為6個子分類

{流行}，{搖滾}，{民謠}，{電子}，{爵士}，{其他}；

所述計算藝人的站外指標為：為了區(qū)分藝人歷史成就和近期狀況兩部分，將音樂劃分為音樂新增指標和音樂累計指標，人氣劃分為人氣新增指標和人氣累計指標兩部分；

可以根據(jù)至少一個搜索網(wǎng)站或者社交平臺，得到人氣新增指標和人氣累計指標，根據(jù)至少一個音樂平臺得到音樂新增指標和音樂累計指標

搜索網(wǎng)站可以選自百度、搜狗；

社交網(wǎng)站可以選自新浪微博、Twitter或者facebook；

音樂平臺可以選自QQ音樂、百度音樂或者蝦米音樂平臺等等。

相似藝人篩選步驟S120：

首先以藝人的基本上屬性篩選與目標藝人在同子分類下的藝人作為候選相似藝人，

其次，利用藝人的站外指標進行相似度計算，并通過相似度計算，根據(jù)相似度計算的值進行排序，由于排名相差較大的藝人在演唱會規(guī)模上相差也會較多，結合業(yè)務篩除相似度較小的藝人。

藝人演出規(guī)模評估步驟S130：根據(jù)需要評估的目標藝人和目標城市，分為以下幾類情況依序進行評估，從而得到藝人演出規(guī)模

(1)使用目標藝人目標城市評估

如果目標藝人目標城市近n年有演唱會，直接使用這場演唱會票量進行評估。

(2)使用相似藝人目標城市評估

如果相似藝人目標城市近n年有演唱會，能夠說明該城市對同類型藝人的演唱會市場容量，因此使用相似藝人目標城市近n年演唱會票量均值進行評估。

(3)使用目標藝人相似城市評估

如果目標城市中目標藝人和相似藝人在近n年都沒有演唱會，使用目標藝人的相似城市演唱會票量均值進行評估；

通常因藝人語言和娛樂文化不同，不同地域的藝人演出城市選擇差異性較大。因此進一步的，評估方法可以為：篩選目標藝人所屬出生地域子分類下的藝人，即出生地域相同的藝人，將各城市演唱會舉辦藝人數(shù)進行統(tǒng)計并排序，相鄰城市演唱會市場較為接近，篩選相鄰2個城市作為相似城市，如果相鄰城市沒有目標藝人演唱會，按排序依次往上/下篩選，從而得到相似城市。例如目標城市排行第6名，可以篩選第5名和第7名城市作為相似城市，如果第5名城市沒有目標藝人演唱會數(shù)據(jù)，則選擇第4名城市和第7名城市作為相似城市。

(4)使用相似藝人相似城市評估

如果以上情況均沒有數(shù)據(jù)，則使用相似藝人相似城市演唱會票量均值進行評估，其中相似城市的篩選過程同“使用目標藝人相似城市評估”中相似城市的篩選過程類似。

根據(jù)評估經(jīng)驗，在以上評估情況中，準確率排序為目標藝人目標城市評估>相似藝人目標城市評估>目標藝人相似城市評估>相似藝人相似城市評估。

因此，應當按照1-2-3-4的順序進行篩選。

進一步的，在近n年可以為近3年，從而更好的反應歷史票房客觀的情況，提高評估的效果。

進一步的，

所述音樂累計指標：參考的是音樂平臺的累計粉絲數(shù)；

音樂新增指標：參考的是音樂平臺的一年內(nèi)試聽日均增量；

人氣累計指標：參考的是搜索平臺或者社交平臺的累計粉絲數(shù)；

人氣新增指標：參考的是一年內(nèi)平均的搜索平臺或者社交平臺的指數(shù)；

更進一步的，在進行站外指標計算時：所述網(wǎng)站或者平臺可以為兩個或多個，從網(wǎng)站或者平臺上得到初始指標后先進行歸一化，在進行指標加權平均，以得到最終指標。

下面以兩個為例進行示例性的說明。示例性的選擇了音樂平臺選擇為QQ音樂平臺，和蝦米音樂平臺，搜索網(wǎng)站選擇百度，社交網(wǎng)站選擇新浪微博。

例如，音樂累計指標：參考的是QQ音樂累計粉絲數(shù)M_Q和蝦米音樂累計粉絲數(shù)M_X；

音樂新增指標：參考的是QQ音樂一年內(nèi)試聽日均增量L_Q和蝦米音樂一年內(nèi)試聽日均增量L_X；

人氣累計指標：參考的是百度貼吧累計粉絲數(shù)F_B和新浪微博累計粉絲數(shù)F_W；

人氣新增指標：參考的是一年內(nèi)平均百度指數(shù)I_B和一年內(nèi)平均新浪微博指數(shù)I_W。

更進一步的，所述初始指標的歸一化為在得到初始指標后，為了在相同量級上進行計算，將所有指標基于候選相似藝人中的最大值、最小值進行線性歸一化，所述候選相似藝人為基本上屬性與目標藝人在同子分類下的藝人。

例如：

藝人QQ音樂累計粉絲數(shù)M_Q，候選相似藝人中最大值為M_Q,max，最小值為M_Q,min，那么對各個藝人該指標歸一化公式為：

M_Q,new＝(M_Q-M_Q,min)/(M_Q,max-M_Q,min)

不同渠道基礎用戶不同，因此，對于指標進行加權平均能夠更好的體現(xiàn)藝人的真實受歡迎度。

所述指標加權平均為將來自多個平臺的指標按照不同的權重加權計算平均數(shù)。

兩個平臺的權重相等為例：

音樂累計指標M_t＝50％*M_Q,new+50％*M_X,new

音樂新增指標M_n＝50％*L_Q,new+50％*L_X,new

人氣累計指標H_t＝50％*F_B,new+50％*F_W,new

人氣新增指標H_n＝50％*I_B,new+50％*I_W,new

最終，確定藝人站外指標為音樂累計指標M_t、音樂新增指標M_n、人氣累計指標H_t以及人氣新增指標H_n。

并且，所述權重可以根據(jù)經(jīng)驗值進行調整，在初始是可以選擇為平均加權。

進一步的，所述利用藝人的站外指標進行相似度計算的具體方法為，將加權平均后的各項指標，采用余弦相似度計算藝人相似度。余弦值越接近于1，兩變量的方向更加吻合，則越相似。

例如：

某個藝人的指標向量為A_i＝(M_ti,M_ni,H_ti,H_ni)，任意兩個藝人指標向量的余弦相似度計算為：

比如目標藝人的指標向量為(0.5,0.5,0.5,0.5)，藝人1的指標向量為(0.4,0.4,0.4,0.4)，藝人2的指標向量為(0.1,0.1,0.9,0.9)。目標藝人與藝人1的余弦相似度為1，目標藝人與藝人2的余弦相似度為0.78。目標藝人和藝人1在音樂累計指標、音樂新增指標、人氣累計指標和人氣新增指標水平比較平均，藝人2在音樂累計指標、音樂新增指標處于偏下水平，在人氣累計指標和人氣新增指標處于偏上水平，藝人1相對藝人2與目標藝人更加相似。余弦相似度較小的藝人，在音樂累計指標、音樂新增指標、人氣累計指標和人氣新增指標中某個或者某些指標的差距較大，結合業(yè)務判斷剔除余弦相似度較小的藝人。

根據(jù)相似度計算的值進行排序，由于排名相差較大的藝人在演唱會規(guī)模上相差也會較多，結合業(yè)務篩除相似度較小的藝人。具體為：結合業(yè)務判斷剔除排名相差較大的最高值藝人和最低值藝人。

參見圖2，示出了利用本發(fā)明的個人演唱會演出規(guī)模評估方法進行評估的具體的示例性的流程。目標藝人和相似藝人歷史演唱會數(shù)量的不同會導致準確率不同，目標藝人和相似藝人歷史演唱會數(shù)量越多，評估準確率越高。根據(jù)對10個藝人共30個城市的評估結果進行統(tǒng)計，本技術評估的平均準確率在75％左右。

因此，本發(fā)明將業(yè)務專家在演出規(guī)模評估時考慮的因素進行量化，將推斷邏輯體系化，提高了業(yè)務人員評估效率，避免了業(yè)務人員因信息遺漏或個人偏好導致判斷偏頗，同時為業(yè)務人員在投資談判中提供了明確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

以上內(nèi)容是結合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施方式僅限于此，對于本發(fā)明所屬技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干簡單的推演或替換，都應當視為屬于本發(fā)明由所提交的權利要求書確定保護范圍。