【摘 要】
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为了提升用户体验,降低运营商的成本,将播放最多的视频内容提前放入用户侧缓存是业界的通用做法,如何有效预测视频播放热度已经成为业界热点问题。针对传统预测算法非线性映射能力差、预测精度低及自适应性弱等缺点,提出基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法(Mar-BiLSTM),该算法通过构建双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,中国电信股份有限公司研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2020YFC1512601),广东省科技发展专项基金资助项目(No.2017A010101001),安徽省教育厅高等学校省级质量工程(No.2019MOOC020),中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.PA2019GDKPK0079)。
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为了提升用户体验,降低运营商的成本,将播放最多的视频内容提前放入用户侧缓存是业界的通用做法,如何有效预测视频播放热度已经成为业界热点问题。针对传统预测算法非线性映射能力差、预测精度低及自适应性弱等缺点,提出基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法(Mar-BiLSTM),该算法通过构建双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络模型可以保留时间序列两个方向的信息依赖;同时在避免引入外部变量导致模型复杂度增加的情况下,利用马尔
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