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    重庆时时彩彩三星杀号: 一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410161457.0

    申请日:

    2014.04.21

    公开号:

    CN103914743A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/04申请日:20140421|||公开
    IPC分类号: G06Q10/04(2012.01)I; G06F17/30 主分类号: G06Q10/04
    申请人: 中国科学技术大学先进技术研究院
    发明人: 常标; 祝恒书; 谭昶; 陈恩红; 刘淇; 熊辉
    地址: 230088 安徽省合肥市高新区创新产业园A3楼
    优先权:
    专利代理机构: 合肥天明专利事务所 34115 代理人: 张祥骞;奚华保
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410161457.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.01.25|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,与现有技术相比解决了没有针对在线连载内容流行度预测方法的缺陷。本发明包括以下步骤:训练数据的获取,爬取在线连载内容的整体播放量趋势,解析整体播放量趋势页面的HTML源代码,解析每集播放量趋势页面的HTML源代码;流行度预测,利用自回归模型预测新连载内容的流行度。本发明可以实现针对在线连载内容的流行度预测,作为转移模型的衍生物,利用它的模型参数设计出一个新的评估连载内容质量的指标,对于内容推荐有重要意义。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 
    11)训练数据的获取,爬取在线连载内容的整体播放量趋势,解析整体播放量趋势页面的HTML源代码,解析每集播放量趋势页面的HTML源代码; 
    12)流行度预测,利用自回归模型预测新连载内容的流行度。 

    2.  根据权利要求1所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的流行度预测利用朴素自回归模型进行新连载内容流行度的预测,朴素自回归模型公式如下: 

    其中w=(ω0,ω1,...,ωr)T,r为模型的秩。 

    3.  根据权利要求2所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的朴素自回归模型中模型参数的学习包括以下步骤: 
    31)定义共享参数,给定连载内容集合S和它们的流行度记录 
    E=(E1·E2,...,E|S|},则其中为连载内容n第i集的流行度记录; 
    32)利用最小化平均相对平方误差来学习共享参数,其公式如下: 
    其中为流行度真实值。 

    4.  根据权利要求2所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的朴素自回归模型中模型参数的学习的方法如下: 
    定义私有参数,加入惩罚项,其公式如下: 

    其中||w||2=wTw=ω02+ω12+...+ωr2,λ为超参。 

    5.  根据权利要求1所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的流行度预测利用转移模型进行新连载内容流行度 的预测,包括以下步骤: 
    51)定义变量,定义连载内容为n,第i集在第j个相对时间间隔的流行度为Vij,来自追剧者的浏览量为aij,来自新增者的浏览量为bij, 
    第i集第j个相对时间间隔的追剧者在第k个相对时间间隔观看第i+1集的概率为pijk其中k>=j, 
    第i集第j个相对时间间隔的追剧者在第k(k>=j)个相对时间间隔观看第i+1集的概率为qijk,其中k>=j, 
    当i=0时,则 

    52)转移模型的公式如下: 
    其中 


    对于任意的i、j、k,则 
    pijk=pi,j+1,k+1
    qijk=qi,j+1,k+1; 
    53)求解bij,去除新增者随着新集的上映在流失数,bij随着i的增加而有减少的趋势,故 
    bij=b0j exp-αi
    其中α是衰减因子,b0j为在第j个相对时间间隔时连载内容的初始关注度。 
    54)根据α和b0j修改转移模型的公式,如下: 

    其中b0=(b01,...,b0j),p=(p111,p112,...pi-1,jj)。 

    6.  根据权利要求5所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,利用单链转移模型进行新连载内容流行度的预测,包括以下步骤: 
    61)指定aij单链转移到ai+1,j,其公式如下: 
    aij=ai-1,j·pi-1,j+bi-1,j·qi-1,j; 
    62)单链转移模型的公式如下: 

    63)利用最小化平均相对平方误差来进行模型参数的计算,其公式如下: 

    subject to:0<pij,qij,m≤1, 
    b0j>0, 
    其中m=exp-α,为vij的预测值; 
    64)根据pij和qij的同步不变、同步增加、同步减少三种变化趋势优化单链转移模型; 
    65)通过网格搜索方法遍历p、q和m取值空间。 

    7.  根据权利要求6所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的当pij和qij的变化趋势为同步不变时,优化后单链转移模型如下: 

    其中, 
    m=exp-α,p1j=p2j=...=pij=p0j和q1j=q2j=...=qij=q0j, 
    设b0j偏导数为0,得到 

    其中 


    8.  根据权利要求6所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的当pij和qij的变化趋势为同步增加时,优化后单链转移模型如下: 

    其中m=e-α。 

    9.  根据权利要求6所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,所述的当pij和qij的变化趋势为同步减少时,优化后单链转移模型如下: 

    其中m=e-α。

    10.  根据权利要求5所述的一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法,其特征在于,还包括利用转移模型进行连载内容质量的评估方法,包括以下步骤: 
    101)设定转移模型的评估连载内容的质量为好感度favor,其计算公式如 下: 
    favor∝f(p,q,m,b0), 
    其中p为追剧者喜欢某个连载内容的概率,q为新增者喜欢某个连载内容的概率,m为衰减因子指数的倒数,b0为在相应时间连载内容的初始关注度; 
    102)针对单链转移模型,favor存在四种简单的形式,公式分别如下: 
    favor1∝p0j·q0j·mi, 
    favor2∝p0j·q0j·m·b0j, 
    favor3∝p0j+q0j+m, 
    favor4∝(p0j+q0j+m)·b0j。 

    关 键 词:
    一种 基于 回归 模型 在线 连载 内容 流行 预测 方法
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