基于收视行为的互联网电视节目流行度预测模型

来源：电子与信息学报杂志2017年第10期北京时间：

作者：朱琛刚, 程光

摘要：准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题，该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据，采用行为动力学分类方法将节目流行度演化过程分为内源临界、内源亚临界、外源临界和外源亚临界4种类型，运用双种群粒子优化的最小二乘支持向量机对每种类型分别构建了一种互联网电视节目流行度预测模型BD3P，并将BD3P模型应用于实际数据测验。实验结果表明，与现有其他方法相比，BD3P模型预测精度可提升17%以上，并能有效缩短预测周期。

关键词：互联网电视, 流行度预测, 行为动力学, 最小二乘支持向量机, 双种群粒子群优化

基金资助：国家计划项目(863)(2015AA015603)，江苏省未来网络创新研究院未来网络前瞻性研究项目(BY2013095-5-03)，江苏省六大人才高峰高层次人才项目(2011-DZ024)