流行度预测相关论文
随着互联网技术以及社交网络媒体在多种设备（计算机、手机、i Pad等）上的迅速发展,在线社交网络已成为人们交友、分享消息和获取资源......
线上社交网络在方便人们获取海量信息的同时,也为平台管理带来挑战。信息在线上社交网络上传播,通过转发分享等传播行为形成具有图......
随着互联网的不断发展,视频网站拥有巨大的用户访问数量能够给服务提供商带来可观的收益,向用户推荐流行度尽可能高的视频可以吸引......
在线社交网络的出现彻底改变了信息的传播方式,深刻地影响着整个社会的信息传播机制,并极大地促进了网络中信息的产生与传播。在线......
针对移动APP 流行性演化预测问题，本文提出基于多源群智数据的APP 流行度预测模型PAP.相比忽略特征内源性的已有预测模型和方法，本文......
本文通过分析并利用不同话题之间的相关性提出话题交叉回归方法(Topic Cross Regression,TCR),该方法将话题的流行度序列建模为其......
为了提升用户体验,降低运营商的成本,将播放最多的视频内容提前放入用户侧缓存是业界的通用做法,如何有效预测视频播放热度已经成......
针对视频流行度动态变化过程中的时序信息难以捕捉的问题,提出一种融合内容特征和时序信息的深度注意力视频流行度预测模型(DAFCT)......
移动互联网的发展带来很多的新媒体形式，新闻客户端是其中较重要的一种。与传统的网页新闻相比，新闻客户端具有更高的聚合性和实时性......
上下文感知推荐系统（Context-aware Recommendation Systems，简称CARS）已经成为个性化推荐研究领域最为活跃的研究领域之一。上下文感......
工业应用对数据传输的确定性有严格要求,有必要通过合理的缓存策略保障工业边缘网络的实时服务性能保障.首先面向工业边缘计算应用......
新闻流行度预测是对新闻在未来时刻的点击量、评论数或者转发量的预测,通过对流行度的预测能够进行新闻质量评估,新闻排名,新闻推......
随着4G、5G等无线通信技术的发展,无线网络带宽能满足越来越多业务的传输需求。而随着手机、平板电脑等无线终端的普及,更是带来了......
目前,社交网络正在迅速发展,用户数量达到了史无前例的规模。由于社交网络的推广与普及化,我们的生活也被紧密地连接起来。在社交......
随着智能移动设备的普及和通信技术的不断发展,各类app产生的移动数据流量呈爆发式增长,用户对服务质量(Qo S)的要求也越来越高。......
微博作为当下流行的社交网络之一,每天都会产生数以万计的新闻,热点事件在微博上呈现爆发式地传播,如何在微博传播的早期对微博未......
随着移动用户的快速增长以及移动社交网络(Mobile Social Networks,MSNs)规模的不断扩大,移动社交网络中的数据流量呈指数增长,这......
随着互联网的蓬勃发展以及各种新型在线社交媒体的出现为信息的传播扩散提供了新的方式,极大地促进了信息的产生与传递。预测信息......
无线蜂窝网络中相同的数据内容被大量重复传输,造成了网络能耗的增加和无线资源的浪费.然而,现有无线蜂窝网络并不关注所传输数据......
随着互联网的迅速发展，流媒体应用的不断增长，网络流量与行为发生了极大的变化。网络数据是多维的复杂的，如何准确的统计用户行为，节约......
随着无线通信技术的发展,4G移动网络已经进入人们的日常生活,使用移动设备通过移动网络来访问互联网资源已经成为人们的日常生活方......
内容中心网络(CCN, Content-Centric Network)是一种以内容为中心进行路由、缓存的新型网络体系架构。内容中心网络力图改变当前互......
在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用。近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播......
信息中心网络利用内建缓存提高内容分发效率。现有的缓存策略研究中,常常基于统计的方法获取内容流行度,并进行缓存位置的确定与内......
现有话题流行度预测方法仅基于话题本身的特征进行流行度预测,未考虑不同话题间的相关性.然而在微博上下文不同的话题之间存在一定......
针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获......
随着互联网普及率的逐年提升及社交网络的成熟,社交网络已然成为信息产生和传播不可或缺的途径。本文针对社交网络中信息流行度预......
密集异构网络是面向未来移动通信网络而提出的一种新型网络架构。密集异构网络能够减少基站和用户之间的距离,以提高无线网络的性......
近年来,曾占据我们生活中重要地位的传统在线社交网络已不再能满足人们对社交行为的进一步需求。因此,带有特殊功能的新型异构社交......
随着计算机系统对突发集中性问题访问规模的不断扩大,传统的最近最少使用（LRU）、最近最不常使用（LFU）等缓存替换算法已经难以满足高命......
针对流行度随时间变化的特性，利用回归分析皮术给出了一种流媒体文件的流行度预测算法，并在增加少量存储空间及计算时间消耗的情况下......
社交网络信息流行度是热点事件受关注程度的量化指标。广大网络用户通过在线社交网络发布和转发信息,表达对社会热点事件的立场和......
本文将流媒体视频质量、启动延迟、传输成本因素引入到常用的流行度预测缓存替换算法中，并对算法加以改进。经实验证明，针对不同的流......
针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区(SBS)将承载大规模的流量负载问题,提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线......
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......
最近几年,随着移动互联网的普及与发展,使得为人们提供自由创作与内容分享的平台--社交媒体跨入了一个新的发展阶段,它已然成为人......
在线社交媒体极大地促进了信息的产生和传递,加速了海量信息之间的传播与交互,使预测信息级联的重要性逐渐突显。近年来,深度学习......
基于信息早期的传播特征来预测其未来的传播范围具有广泛的应用价值。DeepHawkes模型将Hawkes模型与深度学习相结合,不仅继承了Haw......
少数在线热门内容会在短时间内吸引大量用户的访问,并占用大量的网络传输资源。如果能预知内容的热门程度(即流行度)并将热门内容......
传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DC......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
随着近些年新一代信息网络技术的高速发展,人们可以通过社交网络平台更快、更广地获知社会上的各类事件,这使得事件在社交网络中的......
移动APP的流行度预测工作从应用开发到广告投放都具有巨大的应用价值。然而,多数先前的工作 都是建立影响因子与流行度之间的回归......
