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弹幕视频短期播放量预测及影响因素分析

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弹幕视频深受广大用户欢迎,通过预测弹幕视频短期播放量和影响因素的分析,便利视频平台判别视频质量高低并进行合理的推广安排,有利于提高平台弹幕视频服务和经济效益.抓取B站视频相关数据,将特征选择和不同算法结合分别构建随机森林模型、XGBoost模型和LSTM模型对弹幕视频播放量进行预测,比较分析不同特征组合进行预测对实验结果的影响.结果表明,随机森林模型预测精度要高于XGBoost模型和LSTM模型,且弹幕视频自身特征对播放量的影响最大,视频标文本特征对播放量的影响程度较小.
Short-term Play Volume Forecast and Analysis of Factors Influencing Pop-up Videos

杨丽、秦江涛

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上海理工大学 上海 200093

弹幕视频 视频播放量预测 随机森林 哔哩哔哩弹幕网 特征选择

71774111

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.025

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(9)
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