基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测

发布时间：2017-08-28 11:06

  本文关键词：基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测

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【摘要】：在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计。利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0%和32.3%。
【作者单位】： 蚌埠医学院卫生管理系;中国科学技术大学计算机科学与技术学院;蚌埠学院计算机科学与技术系;
【关键词】： 自回归滑动平均模型 流行度预测 在线电视剧 时间序列 共享参数
【基金】：安徽省自然科学基金No.1408085QF110 中央高校基本科研业务费专项资金No.WK0110000042 安徽省高等学校自然科学研究项目No.KJ2015B071by 安徽省高等学校优秀青年人才基金No.2010SQRL126~~
【分类号】：J905;O212.1
【正文快照】： 1引言近年来,国内网民数量一直呈上升趋势,数量超过6亿,互联网的普及率接近50%,各种网络应用深刻改变着网民的生活。传统的电视节目在观看时间上使用户受到了很大的限制,已经不能满足老百姓的日常娱乐生活。这就促使了许多提供在线电视剧网站的迅速发展,国内也迅速涌现出了许，

本文编号：747735