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J-GLOBAL ID：202202261944025424   整理番号：22A0979100

ビューア・エンゲージメント特徴を用いたあなたのチューブビデオの人気性の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Popularity of YouTube videos using Viewer Engagement Features

著者 (3件)： Batta Harshitha (PES University,Computer Science,Bangalore,India) ,  Murthy Anjana V (PES University,Computer Science,Bangalore,India) ,  Savitri S (PES University,Computer Science,Bangalore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： Confluence  ページ： 77-81  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： YouTubeのようなオンラインビデオプラットフォームは,人々の生活の巨大な部分になった。しかし, enter楽だけでなく,学習の媒体としても,それ自体を表現した。したがって,コンテンツ生産者が彼らのビュータのニーズ,例えば,嫌いを理解させるのを助けるために,そのようなオンラインビデオサービスの開発をサポートするために,Populity予測が重要である。ここでは,計数や加入者数のようなビデオのようなビューカウントのさまざまなビューア関与特徴に基づいて,人気を予測し,分類するモデルを提示する。これらの特徴は,あるコンテンツに対する視聴者の好みを理解するのに役立つ。そこで,これらの特徴を用いて人気測度を導入し,分類モデルを用いて,高,中,低の人気を分類した。最高の結果はランダムフォレスト分類器を用いて得られ,91.12%の精度を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  媒質 ,  生産者 ,  *録画装置 ,  視聴者 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： オンライン ,  ランダムフォレスト ,  ユーチューブ ,  *ビュアー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： チューブ ,  ビデオ ,  予測