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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Movie genre clustering based on consumer choices
Organization Unit
Authors
  • Sandro Braendle
Supervisors
  • Daning Hu
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2017
Abstract Text Analysing movie data and their box-office information, runtime, MPAA based on top 50 or top 250 movies is an often-discussed topic in research. This work did a research based real-life movie data set where the data set was extended with the Internet Movie Database (IMDb) movie information that build the basement for the data analysis, with the focus on genre information and genre clustering. Based on the different cluster analyses we identified eight clusters: action, thriller, crime ñ comedy, family, adventure, animation, fantasy ñ drama ñ action adventure ñ drama, war, historyóscifi, thriller, action ñ comedy ñ biography, drama.
Zusammenfassung Das Analysieren von Filmdaten auf die Merkmale Profit, Laufzeit oder MPAA basierend auf den Top 50 oder Top 250 Filmen ist ein oft diskutiertes Thema in der Forschung. Diese Masterarbeit unterscheidet sich grundlegend von den bisherigen Forschungen, da Filmdaten aus dem realen Leben verwendet werden. Die Filmdaten stammen aus den Jahren 2012 und 2013, und dienen als Ausgangslage dieser Arbeit. Die Filmdaten wurden anhand der Internet Movie Database (IMDb) mit Filminformationen erweitert und in einem darauffolgenden Schritt analysiert, wobei der Fokus auf den Genreinformationen und der Genre Clusteranalyse lag. Basierend auf verschiedenen Clustermethoden wurden die folgenden acht Cluster identifiziert: action, thriller, crime ñ comedy, family, adventure, animation, fantasy ñ drama ñ action adventure ñ drama, war, historyóscifi, thriller, action ñ comedy ñ biography, drama.
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