原创 前端安迪 2025-03-01 09:02 重庆
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你有没有想过，如何用AI来预测一部电影的票房？比如最近火爆的《哪吒2》，大家都在猜它会赚多少钱，但我决定不靠猜测，直接让 「deepseek」 来帮我做预测！
没错，这次我准备把大数据和AI相结合，用 「Playwright」 抓取豆瓣、淘票票、猫眼等多个平台的数据，再通过 「deepseek」 进行智能分析，来预测出《哪吒2》最终票房的预测。
等等，这是什么操作？！
先别急，听我慢慢给你讲。首先，我用 「Playwright」（对，就是那个能让你自动化浏览器操作的神器）从豆瓣、淘票票、猫眼、微博、抖音等平台上抓取实时数据，这些平台的数据对票房有着超强的预测能力。比如豆瓣的评分和评价人数，能看出观众的口碑；淘票票的想看人数，可以透露出多少人已经按捺不住想要去电影院；抖音、微博这些社交平台的热度，直接能反映出电影的火爆程度。
怎么抓取数据？
不废话了，直接上代码，告诉大家怎么抓取数据：
我们先来看下怎么在豆瓣上抓取数据：
抓取豆瓣数据
async function scrapeDouban() {const browser = await chromium.launch({ headless: true });const page = await browser.newPage();try {await page.goto('https://movie.douban.com/subject/34780991/');// 豆瓣评分const ratingLocator = page.locator('.rating_num');// 评价人数const votesLocator = page.locator('span[property="v:votes"]');const rating = await ratingLocator.innerText();const votes = await votesLocator.innerText();console.log(`豆瓣数据 - 评分: ${rating}, 投票人数: ${votes}`);return { rating, votes };} catch (error) {console.error('抓取豆瓣数据时出错：', error);return null;} finally {await browser.close();}}
在这段代码中，我们使用「Playwright」模拟打开了一个Chrome浏览器，然后导航到了豆瓣中《哪吒2》的页面，接下来，我们抓取了该页面上的两个数据：豆瓣评分和评价人数
同样的道理，我们可以继续抓取其他几个平台的数据：
抓取淘票票数据
async function scrapeTaopiaopiao() {const browser = await chromium.launch({ headless: true });const page = await browser.newPage();try {await page.goto('https://m.taopiaopiao.com/movies/detail.html?__webview_options__=transparentTitle%3Dauto%26showProgress%3DNO%26titlePenetrate%3DNO%26so%3DNO&from=def&showid=1429839&sqm=dianying.h5.unknown.value&spm=a1z2r.7661912.nowshowing.dbuybtn_0');// 评分const scoreNumLocator = page.locator('.has-score-num');// 参与评分人数const scoreTextLocator = page.locator('.has-score-text');// 想看人数const wantSeeNumberLocator = page.locator('.reputation-bottom-box>span:first-child');// 看过人数const viewsLocator = page.locator('.reputation-bottom-box-span');const scoreNum = await scoreNumLocator.innerText();const scoreText = await scoreTextLocator.innerText();const wantSeeNumber = await wantSeeNumberLocator.innerText();const views = await viewsLocator.innerText();console.log(`淘票票数据 - 评分: ${scoreNum}, 参与评分人数: ${scoreText}, 想看人数: ${wantSeeNumber}, 看过人数: ${views}`);return {scoreNum,scoreText,wantSeeNumber,views};} catch (error) {console.error('抓取淘票票数据时出错：', error);return null;} finally {await browser.close();}}
抓取猫眼数据
async function scrapeMaoyan() {const browser = await chromium.launch({ headless: true });const context = await browser.newContext({...devices['iPhone 13'], // 使用 iPhone 13 的配置locale: 'zh-CN',userAgent: 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/13.0.3 Mobile/15E148 Safari/604.1'});const page = await context.newPage();try {await page.goto('https://i.maoyan.com/asgard/movie/1294273?channelId=4&cityId=1');await page.waitForTimeout(3000)// 评分const scoreNumLocator = page.locator('.left-section .score');// 参与评分人数const scoreTextLocator = page.locator('.people-grade>span:first-child');// 想看人数const wantSeeNumberLocator = page.locator('.real-time-word-of-mouth .top .right .num').first().locator('span:first-child');// 看过人数const viewsLocator = page.locator('.real-time-word-of-mouth .top .right .watched>span').first();const scoreNum = await scoreNumLocator.innerText();const scoreText = await scoreTextLocator.innerText();const wantSeeNumber = await wantSeeNumberLocator.innerText();const views = await viewsLocator.innerText();console.log(`猫眼数据 - 评分: ${scoreNum}, 参与评分人数: ${scoreText}, 想看人数: ${wantSeeNumber}, 看过人数: ${views}`);return {scoreNum,scoreText,wantSeeNumber,views};} catch (error) {console.error('抓取猫眼数据时出错：', error);return null;} finally {await browser.close();}}
抓取微博数据
async function scrapeWeibo() {const browser = await chromium.launch({ headless: true });const page = await browser.newPage();try {// 此处使用微博搜索结果页作为数据来源，请替换为合适的 URL 和选择器await page.goto('https://s.weibo.com/topic?q=%E5%93%AA%E5%90%92&pagetype=topic&topic=1&Refer=user_topic');await page.waitForTimeout(3000)// 热度指数const scoreNumLocator = page.locator('.card-wrap .card').first().locator('.info p').last();const scoreNum = await scoreNumLocator.innerText();console.log(`微博数据 - 热度指数: ${scoreNum}`);return { scoreNum };} catch (error) {console.error('抓取微博数据时出错：', error);return null;} finally {await browser.close();}}
抓取抖音数据
async function scrapeDouyin() {const browser = await chromium.launch({ headless: false });const page = await browser.newPage();try {await page.goto('https://www.douyin.com/discover/search/%E5%93%AA%E5%90%922%E9%AD%94%E7%AB%A5%E9%97%B9%E6%B5%B7?aid=036a7592-d05a-4995-a86f-655dd7f45a05&type=general');await page.waitForTimeout(3000)// 热度指数const scoreNumLocator = page.locator('.IcWw97gF>span:first-child');const scoreNum = await scoreNumLocator.innerText();console.log(`抖音数据 - 热度指数: ${scoreNum}`);return { scoreNum };} catch (error) {console.error('抓取抖音数据时出错：', error);return null;} finally {await browser.close();}}
数据抓取不难，难的是分析！
数据抓完了，我们怎么分析呢？这时候，「deepseek」 就派上用场了！我把所有平台的数据输入给它，让 「deepseek」 按照电影票房的预测模型进行分析。它不仅仅考虑了电影本身的热度，还会综合考虑节假日效应、市场竞争、社交媒体的传播效应等多方面的因素。
我们继续写代码来实现，接下来我们使用Promise.all来获取所有数据，然后传递给predictBoxOffice函数：
async function main() {const [doubanData, taopiaopiaoData, maoyanData, weiboData, douyinData] = await Promise.all([scrapeDouban(),scrapeTaopiaopiao(),scrapeMaoyan(),scrapeWeibo(),scrapeDouyin()]);// 检查是否有数据抓取失败if (!doubanData || !taopiaopiaoData || !maoyanData || !weiboData || !douyinData) {console.error('错误：部分数据抓取失败，无法进行预测。');return;}const combinedData = {douban: doubanData,taopiaopiao: taopiaopiaoData,maoyan: maoyanData,weibo: weiboData,douyin: douyinData,};const predictedBoxOffice = await predictBoxOffice(combinedData);console.log(`预测的《哪吒2》最终票房金额为：\n${predictedBoxOffice}`);}// 执行主函数main();
predictBoxOffice 函数就是重中之重了，用来最终预测哪吒2的票房，废话不多说，我们继续上代码
import OpenAI from "openai";const openai = new OpenAI({baseURL: 'https://api.deepseek.com',apiKey: '<DeepSeek API Key>'});async function predictBoxOffice(data) {// 整合各平台数据const { douban, taopiaopiao, maoyan, weibo, douyin } = data;const prompt = `你是一位资深的电影票房预测专家，同时精通数据分析和市场趋势研究。请基于最新实时票房数据（包括每日票房、观影人次、排片率等），结合以下多平台数据，对电影《哪吒2》的最终票房（单位：亿元）做出精准预测。【数据指标说明】：1. 豆瓣数据：- 评分：${douban.rating}- 评价人数：${douban.votes}（高评分和大量投票通常预示着良好的口碑，但也需要关注口碑的分布情况）2. 淘票票数据：- 评分：${taopiaopiao.scoreNum}- 参与评分人数：${taopiaopiao.scoreText}- 想看人数：${taopiaopiao.wantSeeNumber}- 看过人数：${taopiaopiao.views}（预售票数反映了观众的购买意愿与市场信心）3. 猫眼数据：- 评分：${maoyan.scoreNum}- 参与评分人数：${maoyan.scoreText}- 想看人数：${maoyan.wantSeeNumber}- 看过人数：${maoyan.views}（“想看人数”可以衡量观众的期待值和区域市场热度）4. 微博数据：- 热度指数：${weibo.scoreNum}（社交平台讨论热度能够反映影片在年轻群体中的影响力）5. 抖音数据：- 热度指数：${douyin.scoreNum}（短视频平台的热度往往预示着影片的口碑传播和流行趋势）【请重点分析以下因素】：1. 影片定档于春节档，请评估节假日效应对票房的推动作用；2. 请评估影片是否具备成为社会文化现象的潜力，并分析其对票房的额外拉动作用；3. 请详细分析社交媒体（微博、抖音、B站）的热度变化趋势，尤其是上映后的爆发式传播效应；4. 请参考中国电影市场的票房天花板（如《长津湖》57.75亿、《战狼2》56.94亿），评估《哪吒2》的票房潜力；5. 请分析同期上映的其他影片表现，评估市场竞争格局对《哪吒2》票房的潜在影响；6. 请基于多维度分析，给出票房预测区间（100亿元以上），并详细说明预测的不确定性因素。”【请参考以下平台给出的最终票房预测】：1. 猫眼专业版：超160亿元`;try {const completion = await openai.chat.completions.create({model: "deepseek-chat",messages: [{role: 'system',content: prompt,},{role: 'user',content: `请结合所有以上信息，给出电影《哪吒2魔童闹海》的最终票房预测，格式：最终预测票房：XX亿元`,},],temperature: 0.3,});// 获取票房结果const movieBoxOfficeData = completion.choices[0].message.content;return movieBoxOfficeData;} catch (error) {console.error('调用模型进行预测时出错：', error);return null;}}
然后呢？
然后就是最有趣的部分啦——根据这些数据，「deepseek」 给出了《哪吒2》的票房预测结果: 「165亿元。」
通过这种方式，我们就能比纯粹凭直觉猜测更加科学、合理地做出预测。而且，这个过程全程都是用代码自动化的，效率高到飞起！
不说了，我自己都觉得这个过程酷爆了，大家可以把代码复制到本地，运行起来试试看，看看你的预测结果把。
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