一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法

摘要

本发明涉及一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法，与现有技术相比解决了没有针对在线连载内容流行度预测方法的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取，爬取在线连载内容的整体播放量趋势，解析整体播放量趋势页面的HTML源代码，解析每集播放量趋势页面的HTML源代码；流行度预测，利用自回归模型预测新连载内容的流行度。本发明可以实现针对在线连载内容的流行度预测，作为转移模型的衍生物，利用它的模型参数设计出一个新的评估连载内容质量的指标，对于内容推荐有重要意义。

主权项

一种基于自回归模型的在线连载内容流行度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 11）训练数据的获取，爬取在线连载内容的整体播放量趋势，解析整体播放量趋势页面的HTML源代码，解析每集播放量趋势页面的HTML源代码； 12）流行度预测，利用自回归模型预测新连载内容的流行度。