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题名基于大数据的IPTV视频评估模型
被引量：1
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作者
顾军华
高星
王守彬
武君艳
张素琪
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机构
河北工业大学计算机科学与软件学院
河北省大数据计算重点实验室
天津商业大学信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第8期231-237,共7页
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基金
河北省科技计划项目(17210305D)
天津市科技计划项目(16ZXHLSF0023)
天津市自然科学基金项目(15JCQNJC00600)
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文摘
随着网络信息技术的发展以及"三网融合"的推进,交互式网络电视IPTV成为越来越多用户的选择,成为新媒体中的一支主力军,但快速发展的同时也面临着巨大的挑战。如何有效评估供应商提供的大量视频,选择符合用户需求的视频成为IPTV发展的关键问题。提出利用新媒体和传统媒体的视频大数据和IPTV历史收视大数据,在Spark平台上使用BP神经网络建立视频评估模型。基于新媒体和传统媒体从视频收视度、视频影响度和视频内容三个方面完善视频评估体系;基于IPTV历史收视大数据,建立反映IPTV受众群体喜好的视频隐式评分策略,使用BP神经网络构建视频评估模型;针对大数据的海量性,在Spark并行化平台上建立视频评估模型,实现数据的并行训练,完成模型的建立。实验结果证明,新的视频评估模型能从IPTV受众群体的角度有效评估视频,在Spark平台上进行评估模型的训练,能够有效提高大数据量的评估模型训练速度。
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关键词
大数据
iptv视频评估模型
隐式评分
SPARK
BP神经网络
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Keywords
Big data
iptv video evaluation model
Implicit rating
Spark
BP neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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