本文關(guān)鍵詞：視頻點(diǎn)播量定量預(yù)測若干算法研究

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【摘要】：伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模結(jié)構(gòu)變化、算法模型研究、硬件平臺(tái)進(jìn)步為體現(xiàn)其核心價(jià)值的定量預(yù)測帶來了新的發(fā)展機(jī)遇,通過定量預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)更加及時(shí)、準(zhǔn)確、持久的系統(tǒng)預(yù)測是各個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。定量預(yù)測算法具有嚴(yán)格的科學(xué)性和客觀性,對(duì)于輔助系統(tǒng)決策、保持系統(tǒng)正確發(fā)展方向具有十分重要的作用。定量預(yù)測技術(shù)正逐步向視頻網(wǎng)站領(lǐng)域滲透,用戶點(diǎn)播量是視頻網(wǎng)站良性發(fā)展的保障,因此視頻點(diǎn)播量定量預(yù)測研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。經(jīng)過過去幾十年的研究,形成了一些技術(shù)成熟的預(yù)測算法,但是數(shù)據(jù)信息制約、影響因子挖掘、建立預(yù)測模型等依然是定量預(yù)測面臨的主要問題。同時(shí),在視頻點(diǎn)播量預(yù)測研究方面,由于視頻的連續(xù)性、周期長等特點(diǎn)造成了視頻點(diǎn)播量預(yù)測的困難,缺少對(duì)其定量預(yù)測的有效研究。研究發(fā)現(xiàn),視頻點(diǎn)播量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)廣,時(shí)間影響因素強(qiáng),微博評(píng)論和搜索數(shù)據(jù)等社交數(shù)據(jù)與點(diǎn)播量具有較強(qiáng)相關(guān)性�；谝曨l點(diǎn)播量較強(qiáng)的領(lǐng)域特征和多元數(shù)據(jù)基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)點(diǎn)播量的早期和中長期準(zhǔn)確的定量預(yù)測是系統(tǒng)研究的核心問題。本文針對(duì)視頻上線前期和早期,缺少系統(tǒng)內(nèi)部歷史數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)信息制約問題,基于點(diǎn)播量與系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)的相關(guān)性研究,提出了視頻微博評(píng)論情感極性判斷算法。在此基礎(chǔ)上針對(duì)相關(guān)因素分析困難的問題,基于外部數(shù)據(jù)挖掘影響因子,提出了基于社交數(shù)據(jù)與搜索數(shù)據(jù)的視頻點(diǎn)播量預(yù)測算法。針對(duì)視頻上線早期點(diǎn)播量數(shù)據(jù)欠缺的問題,提出了基于系統(tǒng)內(nèi)部現(xiàn)有視頻點(diǎn)播量的歷史數(shù)據(jù),利用相似性計(jì)算確定鄰居信息,基于KNN回歸的早期預(yù)測算法。針對(duì)視頻點(diǎn)播周期長造成的預(yù)測模型選擇困難,提出了基于待預(yù)測視頻自身累積的點(diǎn)播量數(shù)據(jù),利用平穩(wěn)期時(shí)間節(jié)點(diǎn)探測和平穩(wěn)期預(yù)測實(shí)現(xiàn)點(diǎn)播量的中長期預(yù)測算法。具體研究內(nèi)容如下(1)提出視頻微博評(píng)論情感極性判斷算法OSS-TS。研究表明,視頻微博評(píng)論的情感極性對(duì)視頻點(diǎn)播量具有潛在的影響。針對(duì)視頻微博評(píng)論的有效價(jià)值密度低、評(píng)論對(duì)象范圍廣、領(lǐng)域特征強(qiáng)、正負(fù)情感偏執(zhí)以及情感極性逆轉(zhuǎn)等因素造成的情感極性判定困難的問題,提出了基于動(dòng)態(tài)情感詞典構(gòu)建、句法分析、情感特征提取、SVM二次分類的視頻微博評(píng)論情感極性判斷算法,解決了上述因素對(duì)情感極性判定的影響,提高了情感極性判定的準(zhǔn)確性。(2)提出了基于社交數(shù)據(jù)與搜索數(shù)據(jù)的視頻點(diǎn)播量預(yù)測算法SoStLVL。研究表明,微博關(guān)注數(shù)量、微博評(píng)論數(shù)量、微博評(píng)論情感傾向以及搜索數(shù)據(jù)量與視頻點(diǎn)播量具有強(qiáng)相關(guān)性。利用社交數(shù)據(jù)與搜索數(shù)據(jù)對(duì)點(diǎn)播量預(yù)測的時(shí)效性差異,挖掘影響因子,融入情感偏執(zhí)項(xiàng),提出了基于系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)的點(diǎn)播量預(yù)測算法,提高了點(diǎn)播量預(yù)測的時(shí)效性與客觀性。(3)提出了基于現(xiàn)有點(diǎn)播量數(shù)據(jù)和KNN回歸的早期預(yù)測算法KSSSP。針對(duì)現(xiàn)有視頻點(diǎn)播量數(shù)據(jù)存在早期噪聲影響、峰值與數(shù)量級(jí)差異等問題,利用視頻點(diǎn)播量曲線擬合形態(tài)的相似性特點(diǎn),提出了基于KNN回歸模型的相關(guān)動(dòng)態(tài)曲線匹配算法,融入平滑、縮放和平移處理,實(shí)現(xiàn)視頻上線早期的點(diǎn)播量預(yù)測,提高了預(yù)測的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。(4)提出了基于自身歷史數(shù)據(jù)和線性回歸思想的中長期預(yù)測算法SDLRP。針對(duì)點(diǎn)播量發(fā)展趨勢的特征變化和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的差異,提出了與KSSSP算法相結(jié)合的平穩(wěn)期時(shí)間節(jié)點(diǎn)探測算法SD以及平穩(wěn)期預(yù)測算法LRP,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的中長期預(yù)測,提高了預(yù)測的持久性。(5)最后,基于上述算法研究,分別提出了基于視頻網(wǎng)站外部數(shù)據(jù)和利用視頻網(wǎng)站內(nèi)部歷史數(shù)據(jù)的點(diǎn)播量定量預(yù)測系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析預(yù)測和結(jié)果展示模塊。實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)播量客觀及時(shí)、準(zhǔn)確持久的預(yù)測,并提供了便捷直觀的展示平臺(tái)。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻點(diǎn)播量領(lǐng)域定量預(yù)測技術(shù)的研究具有較大的理論與應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN948.64

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本文編號(hào)：1269707