[发明专利]视频资源流行度预测方法在审
| 申请号： | 201710409198.2 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107222787A | 公开（公告）日： | 2017-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王子磊;朱策 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | H04N21/466 | 分类号： | H04N21/466;H04N21/45;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司11260 | 代理人： | 郑立明,郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视频资源流行度预测方法，包括统计一定区域内群体用户的收视数据，获得群体用户的收视类型数据和交互行为数据，并利用收视类型数据来计算所统计数据的资源流行度；利用耦合用户行为的LDA模型，遍历收视类型数据和交互行为数据分别生成对应狄利克雷分布，通过链式法则推导每个行为模式的全概率并求取其狄利克雷分布的期望，得到行为模式矩阵；结合神经网络模型，将所统计数据的资源流行度与行为模式矩阵作为神经网络输入，经过训练生成预测模型，进而来预测未来的视频资源流行度。该方法综合考虑用户收视交互内容数据和交互行为数据对资源流行度预测的影响，研究两类数据与流行度之间的关系，提高对资源流行度预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 资源 流行 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种视频资源流行度预测方法，其特征在于，包括：统计一定区域内群体用户的收视数据，获得群体用户的收视类型数据和交互行为数据，并利用收视类型数据来计算所统计数据的资源流行度；利用耦合用户行为的文档主题生成模型LDA，遍历收视类型数据和交互行为数据分别生成对应狄利克雷分布，通过链式法则推导每个行为模式的全概率并求取其狄利克雷分布的期望，得到行为模式矩阵；结合神经网络模型，将所统计数据的资源流行度与行为模式矩阵作为神经网络输入，经过训练生成预测模型，根据训练的预测模型来预测未来的视频资源流行度。
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