本文選題：電視劇流行度 + 電視劇點(diǎn)播量排名�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年07期

【摘要】：現(xiàn)有對(duì)視頻網(wǎng)站電視劇流行度預(yù)測(cè)的研究中考慮因素較少,并且極少能在電視劇首播前進(jìn)行預(yù)測(cè),這會(huì)使視頻網(wǎng)站在做出版權(quán)購(gòu)買、廣告投放等決策時(shí)考慮不全面并且出現(xiàn)預(yù)測(cè)時(shí)間滯后的問題。為此,提出一種在首播前預(yù)測(cè)視頻網(wǎng)站電視劇流行度的方法,綜合考慮電視劇劇名和演員搜索數(shù)據(jù),通過分析時(shí)間序列確定最早預(yù)測(cè)時(shí)間,使用多元線性回歸模型實(shí)現(xiàn)電視劇流行度的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可利用首播前第13—18天的劇名和演員的百度搜索指數(shù)對(duì)PPTV和優(yōu)酷2014年、2015年上線的電視劇預(yù)測(cè)上線后30天的點(diǎn)播量,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.943 7和0.967 6,具有較好的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:There are few factors considered in the current research on the popularity prediction of TV dramas on video websites, and very few can be predicted before the TV series premieres, which will cause the video websites to buy publishing rights. Advertising and other decision-making considerations are not comprehensive and the problem of delay in forecasting time. For this reason, this paper puts forward a method to predict the popularity of TV dramas on video websites before its premiere, synthetically considering the TV play title and actor search data, and determining the earliest predicted time by analyzing the time series. The multivariate linear regression model is used to predict the popularity of TV series. The experimental results show that the method can use the title of the series 13-18 days before the premiere and the Baidu search index of the actors to predict the on-demand quantity of TV series launched in PPTV and Youku in 2014 and 2015. The Pearson correlation coefficient between the predicted value and the real value is 0.943 7 and 0.967 6 respectively.
【作者單位】： 華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAH01F02) 上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目(16511102702) 上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)項(xiàng)目(150643)
【分類號(hào)】：O212.4

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3 卞志國(guó);金立左;費(fèi)樹岷;;基于增量判別分析的特征融合與視覺目標(biāo)跟蹤[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2009年

4 韓文靜;李海峰;韓紀(jì)慶;;基于長(zhǎng)短時(shí)特征融合的語(yǔ)音情感識(shí)別方法研究[A];第九屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

5 羅昕煒;方世良;;寬帶調(diào)制信號(hào)特征融合方法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2013年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

6 金挺;周付根;白相志;;一種簡(jiǎn)單有效的特征融合粒子濾波跟蹤算法[A];2007年光電探測(cè)與制導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2007年

7 孟凡潔;孔祥維;尤新剛;;基于特征融合的相機(jī)來(lái)源認(rèn)證方法[A];全國(guó)第一屆信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議暨中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)化研究會(huì)信號(hào)處理分會(huì)籌備工作委員會(huì)第三次工作會(huì)議專刊[C];2007年

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9 戴博;基于結(jié)構(gòu)復(fù)雜度特征融合的視覺注意模型研究及其應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

10 王寧;基于特征融合的人臉識(shí)別算法[D];東北大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1967879