YouTube 视频元级指标的依赖结构分析：藤Copula方法
社会与信息网络
2018-01-01 v1
摘要
本文使用藤 copula（vine copula）分析一个由超过 2.5 万个频道共 600 万条 YouTube 视频组成的大规模数据集中的多元统计依赖。具体而言，我们研究 7 个 YouTube 元级指标的统计依赖：观看次数、点赞数、评论数、视频标题长度、订阅者数、点击率以及平均观看百分比。计算 Kendall's tau 与尾部依赖系数等依赖参数以评估这些元级指标的成对依赖。藤 copula 模型产生了若干有趣的依赖结构。我们表明观看次数与点赞数处于依赖结构的中心位置。以这两个指标为条件，其余五个元级指标彼此几乎独立。此外，体育、游戏、时尚、喜剧类视频彼此具有相似的依赖结构，而新闻类表现出强尾部依赖。我们还研究了 Granger 因果效应与上传动态及其对观看次数的影响。我们的发现为理解 YouTube 中的用户参与度提供了有益参考。
引用
@article{arxiv.1712.10232,
title = {Dependence Structure Analysis Of Meta-level Metrics in YouTube Videos: A Vine Copula Approach},
author = {Vikram Krishnamurthy and Yan Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.10232},
year = {2018}
}