Förutsäga populariteten av online-videor är viktigt för videostreaming innehållsleverantörer. Detta är ett utmanande problem på grund av följande två skäl. För det första är problemet både "bredt" och "djupt". Det vill säga, det beror inte bara på ett brett spektrum av funktioner, men också vara mycket icke-linjär och komplex. För det andra kan flera konkurrenter vara inblandade. I detta dokument föreslår vi en allmän prognosmodell med hjälp av multi-task learning (MTL) modulen och relationsnätverket (RN) modulen, där MTL kan minska övermontering och RN kan modellera relationer mellan flera konkurrenter. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt ökar noggrannheten när det gäller att förutsäga de totala tittarsiffrorna för TV-serier med RN- och MTL-moduler.
Mao Ref föreslog en multitasking learning (MTL) modul och ett relationsnätverk (RN).
Predicting the Popularity of Online Videos via Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}