使用支持向量回归预测在线视频流行度
社会与信息网络
2017-11-02 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
在这项工作中，我们提出一种基于时间和视觉线索预测在线视频流行度的回归方法。我们的方法使用带有高斯径向基函数的支持向量回归。我们展示用该方法对流行度模式建模提供了更高且更稳定的预测结果，这主要归功于所提方法的非线性特性及其抗过拟合能力。我们在包含来自YouTube和Facebook超过14,000个视频的数据集上将我们的方法与最先进水平进行比较。此外，我们展示仅依赖早期分布模式获得的结果可通过添加社交和视觉元数据得以改进。
引用
@article{arxiv.1510.06223,
title = {Predicting popularity of online videos using Support Vector Regression},
author = {Tomasz Trzcinski and Przemyslaw Rokita},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.06223},
year = {2017}
}