基于K近邻的网络视频播放量预测：趋势分析与模型构建

本篇论文研究旨在探讨基于K近邻算法的网络视频播放量峰值预测模型，由李仑和王洪波两位作者合作完成，李仑专注于垂直搜索与数据挖掘领域，而王洪波是北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室的副教授，研究方向包括垂直搜索、云计算与数据中心网络。论文背景是随着国内视频网站的崛起，视频观看已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，各大网站在版权竞争中日趋激烈，视频内容的流行度趋势成为管理者关注的焦点。 研究方法涉及对国内排名前列的视频网站播放量数据的实时抓取、异常值处理、信息补全和归一化处理。通过对这些数据的深入分析，论文揭示了不同视频网站对于同一视频内容的流行度差异，以及独播视频与非独播视频在流行趋势上的异同。K近邻算法在此基础上被用来建立预测模型，通过分析视频的早期特征，尤其是与之相似的视频特征，来预测视频可能达到的播放量规模。 实验结果显示，这种方法具有较高的预测有效性，历史数据的完整性对预测精度有很大影响，预测结果的误差率较低，且模型响应速度快，能够快速满足视频流行度预测的需求。论文的关键字包括计算机应用、互联网视频、播放量、流行度和K近邻算法，这表明研究内容属于计算机科学领域，尤其关注的是信息技术如何应用于视频行业的业务洞察和优化。 总结来说，这篇论文为视频网站管理者提供了一种实用的工具，帮助他们更好地理解视频内容的潜在流行趋势，从而做出更精准的内容策略和运营决策。同时，它也展示了K近邻算法在大数据分析中的应用潜力，对于提升网络视频行业的运营效率具有实际价值。