【摘 要】
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在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动
【机 构】
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蚌埠医学院卫生管理系,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,蚌埠学院计算机科学与技术系
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在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计。利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0%和32.3%。
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