随着社交网络的快速发展,越来越多的研究人员开始关注如何利用社交媒体数据预测现实社会将要发生的事件。社交媒体中蕴含着与用户思想、行为相关的海量数据,深入挖掘相关信息并将其应用到预测恐怖活动、国家选举、社会突发事件等热点问题正成为当前研究的热门课题之一,这类研究对指导政府行为、商业活动、生产生活都具有十分重要的意义。本文以微博数据预测电影票房为例,深入探究社交媒体预测现实事件的可行性和准确性。本文首先介绍了电影票房预测的研究背景和意义,并从早期预测和实时预测两方面分析了电影票房预测的研究现状。在后续的章节中,文章介绍了微博的发展历程和特点以及微博数据的抓取、清洗。然后我们提出了基于微博数量特征、情感强度和宣传营销特征等多项特征分量融合的预测输入模型,并引入多元线性回归模型、BP神经网络模型、支持向量机模型对预测输入模型的准确性进行验证。本文的主要研究内容和创新点如下:1.在微博数据清洗阶段,提出了去除僵尸粉、广告用户和临时用户的算法,有效减少异常数据,提高了预测精度;2.提出了基于情感强度的微博用户行为分析方法,将用户的情感倾向和情感的激烈程度相结合,更准确地判定用户对特定电影的喜好程度;3.对微博营销内容分析归类后提出将投资方、院线、演员的宣传行为作为重要的参考因素加入预测模型;4.在对微博特征分析分类的基础上,提出了基于数量特征、情感强度特征和宣传特征的多特征预测输入模型;5.针对微博中出现的异常数据,提出了改进的BP神经网络,在输入层和隐含层之间加入记忆层,减少异常数据对实验结果的影响,提高预测模型的容错能力。在实验仿真阶段,文章对影响票房的各个特征分量进行分析,找出其相关性,并对比分析不同预测模型和不同预测方法对预测准确度的影响。实验验证了本文提出的预测模型与现有预测方法相比具有较高的准确性和容错能力。同时实验得到一系列重要结论,对电影投资拍摄、影院排片和电影早期宣传营销等提供了理论指导。