基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测

摘要：

在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测.电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性.扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型.具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计.利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0％和32.3％.

关键词：自回归滑动平均模型、流行度预测、在线电视剧、时间序列、共享参数

所属期刊栏目：10

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：The Natural Science Foundation of Anhui Province under Grant No.1408085QF110;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No.WK0110000042;the University Natural Science Foundation of Anhui Province under Grant No.KJ2015B071by;the University Excellent Youth Talents Foundation of Anhui Province under Grant No.2010SQRL126

在线出版日期：2016-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：425-432