众包视频分享平台供给侧参与度的特征刻画与预测

视频分享和娱乐网站迅速普及，现已成为互联网上访问量最大的网站之一。尽管用户在这些在线视频分享平台上积极参与，但近期关于在线媒体平台的大多数研究都局限于基于社交网络的媒体网站，如 Facebook 或 Twitter。以往在线媒体领域的研究完全集中在需求侧用户参与度上，我们则通过对该平台上众包视频的供给侧进行建模而与之不同。本研究是最早利用大型在线视频平台的纵向视频上传数据开展大规模实证研究的之一。视频类型的异质性（例如热门与小众视频类型）以及媒体上传固有的时间趋势效应，使得视频上传的建模和后续预测变得复杂。我们从数据集中识别出不同的类型聚类，并在每个聚类上采用自激 Hawkes 点过程模型，以完全指定和估计视频上传过程。此外，我们超越了单纯的预测，解开了控制用户参与度和决定视频上传率的潜在因素，这为我们的分析提供了额外的解释力。我们的研究结果表明，使用一个相对简约的点过程模型，我们能够实现更高的模型拟合度，并以比竞争模型更高的准确率预测平台上的视频上传。本研究的发现可以帮助平台所有者更好地了解其供给侧用户如何随时间推移与其网站互动。我们还提供了一种用于执行媒体上传预测的稳健方法，该方法可能适用于表现出类似时间和类型层面异质性的媒体平台。