視頻點(diǎn)播系統(tǒng)用戶生命周期和視頻活躍期的研究.pdf

1、目前，互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)播視頻產(chǎn)業(yè)發(fā)展突飛猛進(jìn)，視頻服務(wù)提供商之間競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈。視頻服務(wù)提供商一方面需要改善用戶體驗(yàn)，吸引更多用戶;另一方面需要優(yōu)化資源配置，最大限度利用系統(tǒng)資源。為此需要了解用戶生命期行為和視頻活躍度演進(jìn)規(guī)律，但是目前針對(duì)視頻點(diǎn)播系統(tǒng)的此類研究還十分匱乏。因此本文基于PPTV視頻點(diǎn)播系統(tǒng)的大規(guī)模觀看數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的方法，通過用戶早期行為，預(yù)測(cè)其生命周期，并通過視頻的早期點(diǎn)擊量和視頻固有屬性信息，預(yù)測(cè)視頻活躍期模式

2、。本文的具體貢獻(xiàn)主要有如下幾個(gè)方面。
　　(1)本文基于PPTV大規(guī)模數(shù)據(jù)分析了用戶在其生命周期內(nèi)的觀看行為。發(fā)現(xiàn)用戶的行為特征量，例如訪問頻率、觀影數(shù)目和視頻觀看完成率在用戶生命周期內(nèi)都隨時(shí)間增長(zhǎng)呈現(xiàn)“倒U型”軌跡。本文提出了一個(gè)新的興趣特征:流行話題偏好，表示用戶對(duì)流行視頻的偏好程度。發(fā)現(xiàn)用戶的流行話題偏好隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而減小，這說明用戶在系統(tǒng)中停留的時(shí)間越長(zhǎng)，她觀看的流行視頻就越少。
　　(2)本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，

3、根據(jù)用戶第一周的行為和興趣特征量預(yù)測(cè)用戶的生命周期。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加入本文提出的流行話題偏好特征后，模型的F1值可以提升8.8％，達(dá)到0.74;與用戶生命周期最相關(guān)的特征是用戶的訪問頻率，流行話題偏好比觀看完成率更重要。
　　(3)本文發(fā)現(xiàn)大部分視頻都符合兩種活躍期模式:“尖峰型”和“非尖峰型”?！凹夥逍汀钡囊曨l可能只會(huì)活躍短短幾周而“非尖峰型”視頻會(huì)活躍很長(zhǎng)時(shí)間。為了準(zhǔn)確地將視頻分為上述兩種模式，本文提出了一個(gè)有效的度量指標(biāo):活

4、躍期，也就是視頻的活躍時(shí)長(zhǎng)。不同于視頻生命周期，本文結(jié)合波峰波谷的計(jì)算，提出了一種新的計(jì)算視頻活躍期的方法。
　　(4)本文根據(jù)視頻前7天的點(diǎn)擊量、視頻評(píng)分分值、評(píng)分人數(shù)和視頻類型信息，預(yù)測(cè)視頻活躍期模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型F1值高達(dá)0.85，相比只利用視頻前7天的點(diǎn)擊量提升了9％。作為視頻活躍期模式預(yù)測(cè)的一個(gè)應(yīng)用，本文提出了基于視頻活躍期模式的緩存替換策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的緩存替換策略可以在提升命中率的前提下減少緩存替換次數(shù)，最