I detta arbete föreslår vi en regressionsmetod för att förutsäga populariteten av en online-video mätt med dess antal vyer. Vår metod använder Support Vector Regression med Gaussian Radial Basis funktioner. Vi visar att förutsägelse av popularitetsmönster med detta tillvägagångssätt ger mer exakta och stabilare förutsägelseresultat, främst tack vare den föreslagna metodens icke-linjära karaktär samt dess robusthet. Vi bevisar överlägsenheten av vår metod mot den senaste tekniken med hjälp av dataset som innehåller nästan 24 000 videor från YouTube och Facebook. Vi visar också att med hjälp av visuella funktioner, såsom utgångar av djupa neurala nätverk eller scendynamik "mått, kan vara användbart för popularitet förutsägelse innan innehållspublicering. Dessutom visar vi att noggrannheten i popularitetsprognoserna kan förbättras genom att kombinera tidiga distributionsmönster med sociala och visuella funktioner och att sociala funktioner utgör en mycket starkare signal när det gäller video popularitetsprognoser än de visuella.
I REF föreslog författaren en regressionsmetod som stödde vektor regression och Gaussiska radial bas funktioner för att förutsäga popularitet YouTube och Facebook online-videor.
Predicting popularity of online videos using Support Vector Regression
{'venue': 'Transactions on Multimedia, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}