本文關鍵詞： 時間序列分析 SARIMA模型 視頻播放量預測　出處：《電子科技大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著計算機網(wǎng)絡的發(fā)展與普及,以新一代網(wǎng)絡技術、數(shù)字技術、信息技術為基礎的網(wǎng)絡視頻業(yè)務,給傳統(tǒng)媒體帶來巨大的沖擊,視頻網(wǎng)站的網(wǎng)絡流量和用戶數(shù)量迅速增長,已成為互聯(lián)網(wǎng)主要應用之一。對于視頻網(wǎng)站而言,最主要的廣告銷售模式是CPM (Cost Per Mille,廣告顯示一千次所付費用),廣告的庫存和視頻的播放量(video view)成線性關系。利用時間序列分析相關理論和方法,對視頻播放量建立合適模型,預測未來視頻播放量,從而估計未來廣告庫存量,以此做出正確的廣告投放量判斷,對網(wǎng)絡視頻門戶網(wǎng)站有重要的現(xiàn)實意義。 在時間序列相關理論和方法的指導下,通過對大量實際視頻播放量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,并結合實際情況,本文選用SARIMA模型為視頻播放量預測模型。結合軟件設計功能需求和SARIMA模型的相關時間序列分析理論,提出了本文采用的視頻播放量SARIMA模型建模及預測流程和算法實現(xiàn)。其中包括視頻播放量數(shù)據(jù)的預處理(本文主要是異常檢測及處理)、SARIMA模型識別、基于廣義最小二乘法的參數(shù)估計和基于最佳預測原理的數(shù)據(jù)預測。 本文選用Java語言為軟件開發(fā)語言,Eclipse為Java集成開發(fā)環(huán)境,MongoDB為數(shù)據(jù)庫,并在程序中調用R軟件進行相關統(tǒng)計計算,開發(fā)一個視頻播放量自動建模及預測軟件。軟件主要包括以下幾個功能模塊：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)轉化模塊、預測模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊。將預測值和實際值比對,分析預測效果,并通過對預測模型的診斷檢驗,證明采用SARIMA模型并利用本文提出的數(shù)據(jù)處理、模型識別、參數(shù)估計和預測算法能滿足實際的預測要求。
[Abstract]:With the development and popularization of computer network, the network video service based on the new generation of network technology, digital technology and information technology has brought great impact to the traditional media. The rapid growth of network traffic and the number of users of video websites has become one of the main applications of the Internet. The main advertising sales model is CPM cost Per Mille.Advertising shows the fees paid for 1,000 times. The inventory of the advertisement is linearly related to the video view of the video. By using the theory and method of time series analysis, a suitable model is established to predict the amount of video playback in the future. Therefore, it is of great practical significance to estimate the amount of advertising inventory in the future and to make a correct judgment on the amount of advertising. Under the guidance of the theory and method of time series correlation, through the statistical analysis of a large number of actual video playback data, and combined with the actual situation. In this paper, SARIMA model is selected as the prediction model of video playback, combining the functional requirements of software design and the related time series analysis theory of SARIMA model. The modeling and prediction flow and algorithm of video playback SARIMA model are presented in this paper, including the preprocessing of video playback data (mainly anomaly detection and processing). SARIMA model recognition, parameter estimation based on generalized least square method and data prediction based on optimal prediction principle. This paper selects Java as the software development language and Java as the integrated development environment for the database, and calls R software in the program to carry on the related statistical calculation. The software includes the following modules: data acquisition module, data extraction module, data conversion module. Prediction module and data storage module. Compare the predicted value with the actual value, analyze the prediction effect, and through the diagnostic test of the prediction model, prove to use the SARIMA model and the data processing proposed in this paper. Model identification, parameter estimation and prediction algorithm can meet the actual prediction requirements.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.52

【參考文獻】

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本文編號：1459859