融合社交与搜索数据的电视剧点播排名预测研究

发布时间：2018-10-31 11:47

【摘要】：现有影视类视频流行度预测方法仅使用社交网络数据或搜索引擎数据,不能较好体现不同时间段的观众需求且预测准确率较低。针对该问题,以预测视频点播系统中电视剧未来一段时间内的点播量排名为目标,基于社交网络中与电视剧点播量显著相关的特征、首播前的新浪微博数据以及首播后的百度搜索数据,利用多元线性回归模型进行点播量排名预测。实验结果表明,与单纯使用社交网络或搜索引擎数据的预测方法相比,该方法得到的预测排名与真实排名之间的斯皮尔曼相关系数更高,对于优酷和爱奇艺2014年新上线的电视剧分别达到0.82和0.89,更真实地反映了观众需求,并能辅助视频运营商进行版权购买决策。
[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.
【作者单位】： 华东师范大学计算机科学技术系;
【基金】：国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAH74F02) 上海市国际科技合作基金资助项目(13430710100)
【分类号】：TP391.3;TN948.64

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2302063