投稿日: WSDM 論文紹介

【論文紹介】Using Early View Patterns to Predict the Popularity of Youtube Videos

Pinto, Henrique and Almeida, Jussara M. and Goncalves, Marcos A.
WSDM 2013
ACM, PDF

概要

YouTubeの動画の再生数を予測する問題に取り組んだ論文。動画が投稿された後の数日間の再生数の推移を元に、30日後や100日後の再生数を予測する。

手法

MLモデルMRBFモデルと呼ばれる2つのモデルを提案。

MLモデル:動画が投稿された後のk日間に渡る再生数の推移をベクトルで表す。l次元目の値が投稿後l日目の再生数に対応する。k次元のパラメータ用ベクトルを用意し、再生数との内積(線形結合)によりt日後(30日後や100日後)の再生数を求める。パラメータは学習データを用いて最小二乗法により求める。

MRBFモデル:MLモデルでは、全ての動画に対して共通のパラメータを使用している点に問題がある。MRBFモデルでは、学習データから100件の動画をサンプリングする。そのうえで、再生数を予測したい動画の最初のk日間の再生数の推移と、100件の各動画の最初のk日間の再生数の推移との類似度をRBFにより求める。そのようにして求めた100個の類似度を線形和により求め、MLモデルと組み合わせる。線形和を求める際の重みパラメータも学習データにより求める。

実験

動画の投稿後の最初の7日間の推移から30日後の再生数を推定するタスクを設定し、mRSEにより評価。MRBFがMLを上回ることを示した。MRBFに使用するサンプルデータを100件でなく200件、500件、1000件としても結果に大きな差は見られなかった。


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