【摘 要】
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网络视频是一种新兴的传播媒体,其丰富多样的形式内容吸引了众多网络流量与大众关注,并逐渐演变出众多新的职业。自制网络视频的海量市场中,如何生动具体地感知视频热度,并清晰准确地把握热度的影响因素,最终达到预测精准预测的目的,就变得十分重要。本文从国内哔哩哔哩视频网站（https://www.bilibili.com）、国外You Tube视频网站（https://www.youtube.com）的部分
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网络视频是一种新兴的传播媒体,其丰富多样的形式内容吸引了众多网络流量与大众关注,并逐渐演变出众多新的职业。自制网络视频的海量市场中,如何生动具体地感知视频热度,并清晰准确地把握热度的影响因素,最终达到预测精准预测的目的,就变得十分重要。本文从国内哔哩哔哩视频网站（https://www.bilibili.com）、国外You Tube视频网站（https://www.youtube.com）的部分视频数据入手,对网络视频的综合热度进行了合理量化并寻找其影响因素进行建模预测。首先提取出播放量以外的用户互动指标,如收藏数、点赞数,加工得到新的视频热度综合得分;其次分析两个网站中视频发布时覆盖功能、发布者关联属性、推荐视频属性等相关信息,分别设置了适应于自身的视频热度预测指标体系。随后利用上述变量建模,以一般线性模型的最小二乘估计（LM）、弹性网估计（ENet）为对照,引入支持向量回归（SVR）、最小二乘支持向量回归（LSSVR）方法,针对最后两个模型容易出现过拟合的情况,选用遗传算法（GA）对其非线性核函数中的参数进行优化,提高模型泛化能力。实验结果显示,GA-SVR与GA-LSSVR方法都在一定程度上消除了模型过拟合的现象,使训练集与测试集中的预测效果差距缩小。参数确定后,首先对全部数据建立四组模型,再分别重复实验1000次,每次随机分配训练集数据检验模型鲁棒性。哔哩哔哩数据上GA-LSSVR模型的优越性十分明显:在全量样本建模中,将拟合优度从0.237 364提高到0.750 647;在重复交叉实验中,测试集均方误差均值降低到0.664 0,并确保其预测效果稳定,标准差为0.051 5。通过对以上两网络视频平台数据的分析,本文实现了从更多维度刻画网络视频综合热度以及对热度更精准的预测,所采用的自变量也更加多元。
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