發(fā)布時間：2018-08-30 13:28

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡視頻用戶規(guī)模不斷擴大,互聯(lián)網(wǎng)中的流量數(shù)據(jù)也在迅速膨脹,大數(shù)據(jù)時代隨之到來。優(yōu)酷作為國內(nèi)最具代表性的視頻網(wǎng)站之一,其業(yè)務滲透率已超過60%,月活躍用戶數(shù)過億,如此巨大的用戶群體,必將產(chǎn)生海量的用戶日志數(shù)據(jù)。在“數(shù)據(jù)DT時代”,如何采集、存儲、分析這些海量數(shù)據(jù),并從中挖掘出用戶的行為模式及個人喜好,進而設計具有針對性的推廣方案,對于視頻網(wǎng)站和視頻用戶都有著顯著的意義。論文首先對視頻網(wǎng)站的背景和研究現(xiàn)狀作了綜述,進而介紹了由四個功能模塊組成的網(wǎng)絡視頻業(yè)務特性分析平臺。課題主要從三個方面對網(wǎng)絡視頻業(yè)務的特性進行了分析和研究。一是,分析移動互聯(lián)網(wǎng)視頻業(yè)務特性的總體情況,對比國內(nèi)主流視頻網(wǎng)站整體概況的差異,總結(jié)出國內(nèi)熱門的視頻網(wǎng)站,并具體對優(yōu)酷網(wǎng)站進行詳細研究,總結(jié)用戶行為規(guī)律。二是,基于視頻播放量的增長模式,提出EPBP_ML模型對視頻未來的播放量進行預測。三是,基于SOL算法去除噪聲后的數(shù)據(jù),提出Sequential Apriori模式挖掘算法來挖掘用戶訪問視頻網(wǎng)站時的移動模式�；谡鎸嵉幕ヂ�(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù),論文通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘來深入剖析網(wǎng)絡視頻數(shù)據(jù)背后蘊藏的價值,總結(jié)用戶的行為規(guī)律和視頻網(wǎng)站的流量特征、預測視頻的播放量、挖掘用戶的移動模式,在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)時代有著極其重要的意義。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the scale of the network video users is expanding, and the traffic data in the Internet is expanding rapidly. Youku, as one of the most representative video websites in China, has more than 60 million users and more than 60 million active users every month. With such a huge user group, it will produce a huge amount of user log data. In the "data DT era", how to collect, store and analyze these massive data, and excavate the user's behavior patterns and personal preferences, and then design a targeted promotion scheme. For video sites and video users have a significant significance. Firstly, this paper summarizes the background and research status of video websites, and then introduces the analysis platform of network video services, which is composed of four functional modules. This paper mainly analyzes and studies the characteristics of network video service from three aspects. The first is to analyze the overall situation of mobile Internet video service, compare the differences of the domestic mainstream video websites, summarize the popular video websites in China, and make a detailed study on Youku station, and summarize the rules of user behavior. Secondly, based on the growth mode of video playback, the EPBP_ML model is proposed to predict the future video playback. Thirdly, based on the noisy data of SOL algorithm, a Sequential Apriori pattern mining algorithm is proposed to mine the mobile patterns of users visiting video websites. Based on the real Internet traffic data, this paper analyzes the value behind the network video data through data analysis and data mining, summarizes the behavior rules of users and the traffic characteristics of video websites, and predicts the amount of video playback. It is of great significance to excavate the mobile mode of users in the era of network data.
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;TP393.092

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本文編號：2213216