基于深度神经网络预测在线视频流行度
机器学习
2017-12-01 v2
摘要
预测在线视频的流行度对视频流内容提供商十分重要。这是一个具有挑战性的问题，原因如下两点。首先，该问题既“宽”又“深”。即它不仅依赖于广泛的特征，而且高度非线性和复杂。其次，可能涉及多个竞争者。本文中，我们提出一种使用多任务学习（MTL）模块和关系网络（RN）模块的通用预测模型，其中 MTL 可减轻过拟合，RN 可建模多个竞争者间的关系。实验结果表明，我们提出的方法借助 RN 和 MTL 模块显著提升了电视剧总播放量预测的准确率。
引用
@article{arxiv.1711.10718,
title = {Predicting the Popularity of Online Videos via Deep Neural Networks},
author = {Yue Mao and Yi Shen and Gang Qin and Longjun Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10718},
year = {2017}
}