基于混合模型的内容资源流行度预测算法

方元武; 何雪

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基于混合模型的内容资源流行度预测算法

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预测内容资源流行度是提前进行缓存资源布局,提升用户体验的重要环节.针对内容资源流行度预测,提出一种面向不同资源周期的混合流行度预测模型.首先以社交网络数据为基础,针对内容资源历史数据周期长短构建ARIMA和多元对数回归模型,然后分别对模型进行参数估计、拟合和检验,得到适用于内容资源流行度预测的混合模型.最后将此混合模型与其他模型进行MAE性能指标对比,结果表明混合模型的预测绝对误差率最小,在0.38％以内,预测精度较高.

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来源
《微型电脑应用》 |2020年第12期|123-126|共4页
作者
方元武; 何雪;
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作者单位

中国移动通信集团广东有限公司广东广州510627;

广州丰石科技有限公司广东广州510650;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
内容资源; 流行度; 混合模型; 预测;

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