【摘 要】
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近年来,我国的网络用户规模不断扩大,各网络视频平台的用户数目也呈现出增长趋势,但网络视频用户的渗透率有所下降。因此,我们有必要研究视频用户活跃性的影响因素并对其进行预测,使得视频平台可以采取有效措施提升视频用户的活跃性,以促进我国网络视频行业的健康发展。本文以某通信公司的用户数据为例,对某视频平台的用户活跃性进行分析预测。首先,选择对用户活跃性可能产生影响的特征,包括用户基础特征、用户套餐订购特征
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近年来,我国的网络用户规模不断扩大,各网络视频平台的用户数目也呈现出增长趋势,但网络视频用户的渗透率有所下降。因此,我们有必要研究视频用户活跃性的影响因素并对其进行预测,使得视频平台可以采取有效措施提升视频用户的活跃性,以促进我国网络视频行业的健康发展。本文以某通信公司的用户数据为例,对某视频平台的用户活跃性进行分析预测。首先,选择对用户活跃性可能产生影响的特征,包括用户基础特征、用户套餐订购特征、用户标志特征和用户APP使用特征四大类,并通过特征组合的方法衍生出一系列新的特征。对进行特征组合后的数据进行缺失值处理、异常值处理、数据标准化等数据预处理工作,并使用ADASYN算法对其进行样本不平衡处理。其次,使用过滤法和嵌入法进行特征选择。先剔除方差为0的特征,再通过比较不同类别的特征分布和卡方检验法剔除对用户活跃性影响较小的特征,然后使用GBDT算法计算特征重要性,并利用相关系数最终筛选出影响视频用户活跃性的10个特征。然后,通过网格搜索法进行参数调优,利用上述10个特征建立随机森林模型、Ada Boost模型、XGBoost模型三个集成学习模型并使用软投票法、Blending算法、Stacking算法建立三个融合模型。进而分别考察这六个模型的各项评价指标。最后,通过对比分析各指标发现,使用软投票法对随机森林模型、Ada Boost模型、XGBoost模型融合所得的分类器效果最好,F1的加权平均达到95%,模型提升度达到12.14,并具有较好的稳健性,适用于预测视频平台的用户活跃性。
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