Modeling and Predicting Online Video Popularity
在线视频提供商服务的视频内容和用户数量与日俱增，因此对视频热度进行建模与预测不仅有利于内容提供商，也有利于整个在线视频生态系统。以前的建模与预测方法主要分成两类，并且各有优点与不足。本论文提出了一种新颖的混合方法框架，该框架兼顾了以前两类方法的优点，同时尝试拟补各自的不足。 === 本论文的第一部分内容主要开发了一个动态的视频热度模型。该模型对底层两个隐形过程进行建模：信息传播过程与用户反应过程，并且抓住了两个过程中的重要因素。我们详细分析了该模型的理论性质，并且通过一个真实的数据集对之进行验证。除此之外，我们还分析了参数预估误差的影响，以及参数分布的特性。 === 本论文的第二部分对两类视频...
| Other Authors: | |
|---|---|
| Format: | Others |
| Language: | English Chinese |
| Published: |
2016
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://repository.lib.cuhk.edu.hk/en/item/cuhk-1292193 |