10.3969/j.issn.1000-386x.2017.05.042
基于改进K-近邻算法的电视剧点播量预测方法
及时、准确地预测电视剧点播量为商业决策提供很大帮助.传统时间序列预测需要大量历史数据,很难满足及时、准确的预测需求.提出一种基于改进K-近邻算法的电视剧点播量预测方法,改进了K-近邻模型,并融入缩放技术和相关系数,结合百度搜索数据和点播量序列的相关性,以前一周每天的点播量为特征,预测电视剧后一天的点播量.在PPTV和优酷数据集上进行实验,比用K-近邻的方法在MAE和MAPE上分别提高了75.5％、95.3％和71.8％、99.3％.
点播系统、电视剧点播量预测、K-近邻模型、搜索数据、缩放技术、相关系数
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑项目2015BAH01F02;上海市科学技术委员会科研计划项目16511102702
2017-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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