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一种基于视频特征及历史数据的流行度预测算法

作者:赵命燕; 李泽平流媒体流行度预测knn算法arma模型

摘要:针对流媒体的流行度预测问题,提出一种基于视频特征及历史数据的流行度预测模型。首先,根据视频特征及在社交网络中的影响力,使用K-近邻(KNN)算法对视频的流行程度进行预测。然后,基于流行程度的预测结果,结合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型对视频的点播量进行预测。最后,通过爬取豆瓣电影及新浪微博数据,对模型进行试验。结果表明,与朴素贝叶斯分类器及ARMA模型相比,本文模型的召回率(recall)明显较高,平均平方根误差(RMSE)降低了约20%。

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计算机与现代化

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