講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-17 14:30
メタデータを学習パラメータとする動画の再生数予測の有効性評価 ○小路谷 源・中山雅哉(東大) IA2021-47 |
抄録 |
(和) |
動画共有サービスに投稿された動画のアクセス回数を予測するにあたって,アクセス回数に影響を及ぼすと考えられるいくつかの因子に基づいたメタデータを利用して多層パーセプトロンを用いた回帰予測を行った.本研究ではメタデータの一つとしてタグ,タイトルといった動画の内容を表現している要素を直接説明変数として用いることで,クラスタリングなどによる前処理を必要としない動画のアクセス回数予測を実現した.提案手法の条件とクラスタリングを要する先行研究の手法を疑似的に再現した条件とで回帰予測の精度を比較し,提案手法の条件がクラスタリングを行うかどうかに依らず,先行研究の条件よりも優れた精度を得ることが確認できた. |
(英) |
In order to predict the number of accesses to videos posted on video sharing services, we performed regression prediction using a multilayer perceptron using metadata based on several factors that are thought to influence the number of accesses. In this study, we used metadata such as tags and titles as explanatory variables to predict the number of accesses to a video without preprocessing such as clustering. The accuracy of the regression prediction was compared between the conditions of the proposed method and the conditions of a pseudo-reproduction of the previous study's method, which required clustering, and it was confirmed that the conditions of the proposed method were superior to those of the previous study regardless of whether clustering was used or not. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 回帰予測 / 多層パーセプトロン / 動画共有サービス / ニコニコ動画 / / / |
(英) |
neural network / regression prediction / multilayer perceptron / video-sharing service / Nico Nico Douga / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 300, IA2021-47, pp. 77-84, 2021年12月. |
資料番号 |
IA2021-47 |
発行日 |
2021-12-09 (IA) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
IA2021-47 |
研究会情報 |
研究会 |
IN IA |
開催期間 |
2021-12-16 - 2021-12-17 |
開催地(和) |
広島大学東千田キャンパス |
開催地(英) |
Higashi-Senda campus, Hiroshima Univ. |
テーマ(和) |
性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般 br>※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です※※※ |
テーマ(英) |
Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IA |
会議コード |
2021-12-IN-IA |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
メタデータを学習パラメータとする動画の再生数予測の有効性評価 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Evaluating Prediction of the Access Counts of Videos Using Metadata as a Learning Parameter |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
ニューラルネットワーク / neural network |
キーワード(2)(和/英) |
回帰予測 / regression prediction |
キーワード(3)(和/英) |
多層パーセプトロン / multilayer perceptron |
キーワード(4)(和/英) |
動画共有サービス / video-sharing service |
キーワード(5)(和/英) |
ニコニコ動画 / Nico Nico Douga |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小路谷 源 / Gen Koujitani / コウジタニ ゲン |
第1著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. Tokyo) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中山 雅哉 / Masaya Nakayama / ナカヤマ マサヤ |
第2著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. Tokyo) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-12-17 14:30:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
IA |
資料番号 |
IA2021-47 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.300 |
ページ範囲 |
pp.77-84 |
ページ数 |
8 |
発行日 |
2021-12-09 (IA) |
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