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基于深度信念网络的在线视频热度预测  
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【英文篇名】 Deep belief networks based popularity prediction for online video services
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【作者】 陈亮; 张俊池; 王娜; 李霞; 陈宇环;
【英文作者】 CHEN Liang; ZHANG Junchi; WANG Na; LI Xia; CHEN Yuhuan; Shenzhen Key Lab of Advanced Communications and Information Processing; College of Information Engineering; Shenzhen University;
【作者单位】 深圳大学信息工程学院深圳市现代通信与信息处理重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 深度学习; 在线视频服务; 热度预测; 深度信念网络; 受限玻尔兹曼机;
【英文关键词】 deep learning; online video service; popularity prediction; deep belief network; restricted Boltzmann machine;
【摘要】 针对在线视频热度预测研究中分类及预测效果欠佳,规则化较多和较缺乏实践检验等问题,通过对实际在线视频服务系统所采集的海量数据研究,提出一种基于深度信念网络(Deep Belief Networks,DBNs)的视频热度预测方法。首先,结合社交网络的关注度和视频关键词的搜索热度,对影响因子进行了建模和量化处理;其次,根据输入和输出变量确定了DBNs各层网络的结构,优化了网络参数和预测模型;最后,通过在线视频服务商的数据对深度信念网络进行训练,并多次交叉实验对比分析,结果表明基于DBNs方法在视频热度预测上准确率最高79.47%(国内视频)、65.33%(国外视频),可以为在线视频上映前的投资、宣传以及风险评估提供较全面可靠的参考决策。
【英文摘要】 Concerning the issue of traditional prediction model, this paper proposes a Deep Belief Networks(DBNs)based approach to predict the popularity of online videos. By modeling users' attention with the information extracted from social network and search engine, it studies its feature selection method and the optimization of DBN's parameters. Based on the data collected from one large-scale online video service provider, it implements experiments to evaluate the proposed approaches. The results show that DBN-b...
【基金】 国家自然科学基金(No.61502315,No.61309030); 广东省自然科学基金(No.2015A030310366); 深圳大学科研启动项目(No.201558); 深圳市基础研究计划项目(No.JC201105170613A,No.ZYC2010060901206)
【更新日期】 2017-05-22
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言在线视频热度预测是视频在上映前的一种预估,能够为视频的投资和网络资源的准备提供有价值的参考。随着互联网的发展,在线视频市场规模保持快速增长,大型的网络视频服务系统每日会有数千万的视频观看量,如Facebook每日视频总浏览量达30亿次,You Tube视频网站每分钟上传的?

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