【摘要】：現(xiàn)有影視類視頻流行度預(yù)測方法僅使用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)或搜索引擎數(shù)據(jù),不能較好體現(xiàn)不同時間段的觀眾需求且預(yù)測準(zhǔn)確率較低。針對該問題,以預(yù)測視頻點播系統(tǒng)中電視劇未來一段時間內(nèi)的點播量排名為目標(biāo),基于社交網(wǎng)絡(luò)中與電視劇點播量顯著相關(guān)的特征、首播前的新浪微博數(shù)據(jù)以及首播后的百度搜索數(shù)據(jù),利用多元線性回歸模型進(jìn)行點播量排名預(yù)測。實驗結(jié)果表明,與單純使用社交網(wǎng)絡(luò)或搜索引擎數(shù)據(jù)的預(yù)測方法相比,該方法得到的預(yù)測排名與真實排名之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)更高,對于優(yōu)酷和愛奇藝2014年新上線的電視劇分別達(dá)到0.82和0.89,更真實地反映了觀眾需求,并能輔助視頻運營商進(jìn)行版權(quán)購買決策。
[Abstract]:The existing video popularity prediction methods only use social network data or search engine data, which can not better reflect the audience demand in different time periods, and the accuracy of prediction is low. Aiming at this problem, this paper aims at predicting the order of TV series in VOD system for some time to come, and based on the characteristics of social network which is significantly related to the amount of TV series on demand. Prior to the premiere of Sina Weibo data and after the first Baidu search data, the use of multiple linear regression model to predict the number of on-demand rankings. The experimental results show that compared with the prediction method based on social network or search engine data, the Spelman correlation coefficient between the real ranking and the prediction ranking obtained by this method is higher. For Youku and iqiyi, the new TV series in 2014 reached 0.82 and 0.89 respectively, reflecting the audience's needs more truthfully and assisting video operators in making copyright decisions.
【作者單位】： 華東師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)系;
【基金】：國家科技支撐計劃基金資助項目(2012BAH74F02) 上海市國際科技合作基金資助項目(13430710100)
【分類號】：TP391.3;TN948.64

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本文編號：2302063