您好，根据提供的内容，以下是重构后的内容：

1、基于机器学习的电影票房预测系统设计与实现。吴晶晶摘要：早在1989年，barry litman建立了第一个电影预测模型。随着电影市场和互联网的迅速发展，运用大数据理念，电影票房预测系统应运而生。它是在考察影响电影票房的诸多因素基础上，采用回归统计分析方法研发出的预测系统。电影定档后正式海报会在线上/线下宣传，观众会通过海报图像上提供的信息来决定是否买票观看电影。预测系统收集最近10年的电影数据，根据提交海报生成的特征，并分类到相似海报的已上映影片，根据相似海报的电影票房数据进行多元回归分析来预测该电影的票房收入。关键词：回归统计分析；票房预测；

2、多元回归；电影预测模型。概述本课题研究内容主要基于机器学习技术设计并实现电影票房预测系统。主要贡献包括三部分：1,基于机器学习的电影票房预测系统的体系结构和实现；2,基于深度学习的电影特征抽取方法；3,基于回归分析的电影票房预测方法，预测未上映的电影中国票房收入。

3、电影票房预测系统结构。该系统分为三个模块：1,电影海报与票房数据处理模块。2,基于深度学习的海报图像特征抽取模块。3,基于线性回归的电影票房预测模块。

4、电影海报与票房数据处理。数据源来自cbo中国票房网、时光网、imdb等电影相关的在线服务网站。用python语言设计并实现一个数据收集与处理程序，该程序从互联网电影信息网站爬取电影信息(电影名称、海报图像、上映时间、总票房、评分),并保存到关系型数据库(mysql5.7)中。

5、基于深度学习的海报图像特征抽取方法。用vgg16来训练神经网络，选择某一层次作为特征向量，即可描述数据集中的电影概貌。在系统设计中，选择使用基于keras的深度学习框架提升训练神经网络的效率。利用训练结果得到的特征向量计算余弦相似性，得到相似海报，最后找到同类电影。

6、基于线性回归的电影票房预测方法。深度神经网络自动提取的电影海报特征不一定是人类可直观理解的特征。根据海报提取的特征，对此分类。回归分析是机器学习一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测)。

在电影数据分析中，我们通常会研究多个变量之间的关系，以揭示各种可能的因果关系。其中，线性回归是一种重要的机器学习方法，它可以建立自变量(如年份/评分等)和因变量(如票房收入)之间的线性关系，并预测未来的值。

线性回归的基本思想是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。具体步骤如下：

1. 首先，我们根据电影海报提取电影特征进行聚类，计算同类电影的票房均值。然后，我们获取该类电影的票房均值、年份的样本数据。

2. 接下来，我们利用回归分析来找到一条拟合线，从而预测下一年的电影票房均值。线性回归可以用公式y=m*x+b来表示，这条直线能以最小的误差来拟合数据。如果因变量y与自变量x的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。二元则采用梯度下降法求解方程组。在多维特征中，要保证特征具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间，最简单的方法就是(x-mu) /sigma,其中mu是平均值，sigma是标准差。损失函数和单变量一样，依然计算损失平方和均值。和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。

3. 在实验类中，我们首先把年月份换算成小数表示，然后载入matplotlib库后，用pandas读取数据存储的.csv文件，写一个函数把数据转换为x值(年月份)、y值(票房总收入/万元)。

4. 接着进行线性回归分析。其中predict_year为要预测的年份，函数返回对应的票房收入。构造回归图像，获取预测值，构造返回字典：定义截距值、回归系数、预测值。

5. 最后，构造回归对象，绘出已知数据散点图和预测直线，获取预测值2018,输出结果为112052.45751675万元。预测类海报的电影2018年上映票房收入为12052.5万元。实际电影复仇者联盟3:无限战争2018年累计票房为236490.5万元。从直线上看该类电影票房呈逐年上升趋势。

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