基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法.docx

【视频流行度预测的重要性】 随着网络视频流量的迅速增长，尤其是电视剧的高播放量，对视频流行度的预测变得至关重要。预测视频的流行度能够帮助优化网络资源分配，通过在边缘侧缓存热点视频，减少核心网络的拥塞，降低延迟，提升用户观看体验。此外，针对电视剧的周期性更新，准确预测未来一段时间内视频的流行度，有助于减少中心节点与边缘节点之间的内容迁移，提高服务效率。 【传统预测模型的局限性】 传统的视频流行度预测模型主要分为两类：时间序列预测模型（如线性回归和自回归模型）和基于特征提取与用户聚类的有监督学习方法。时间序列模型简单易训练，但非线性映射能力弱，难以捕捉流行度的动态变化，预测效果随时间步长增加而下降。有监督学习方法虽然提高了预测精度，但模型复杂度高，训练难度大，不适应实际应用。 【深度学习在视频流行度预测中的应用】 随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其强大的学习能力在模式识别和语音处理等领域表现出色。LSTM能有效解决长时间序列训练中的梯度消失和爆炸问题，但单向学习限制了其在视频流行度预测中的性能。 【基于神经网络与马尔可夫的预测模型】 为克服上述局限，本文提出结合神经网络（特别是LSTM和双向RNN）与马尔可夫模型的方法。BiLSTM网络模型能学习时间序列的双向特征依赖，增强学习能力，多层结构则能深入挖掘流行度序列的特征，提高预测效果。同时，利用马尔可夫模型对BiLSTM的预测误差进行修正，无需引入新的外部变量，简化模型复杂度，进一步提升预测精度。 【马尔可夫修正模型的构建】 通过建立马尔可夫修正模型，基于网络模型的预测误差序列，定义状态区间并计算状态转移概率，形成一步转移矩阵。由此，可以预测未来时刻的误差状态分布，从而得到误差修正值，改进模型的预测结果。 总结来说，该文提出的基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法，不仅利用了深度学习模型的强大学习能力，还巧妙地引入马尔可夫模型进行误差修正，旨在提高预测的准确性和实用性，对于网络视频服务的优化具有重要意义。