基于首播前搜索数据的电视剧流行度预测

现有对视频网站电视剧流行度预测的研究中考虑因素较少,并且极少能在电视剧首播前进行预测,这会使视频网站在做出版权购买、广告投放等决策时考虑不全面并且出现预测时间滞后的问题。为此,提出一种在首播前预测视频网站电视剧流行度的方法,综合考虑电视剧剧名和演员搜索数据,通过分析时间序列确定最早预测时间,使用多元线性回归模型实现电视剧流行度的预测。实验结果表明,该方法可利用首播前第13—18天的剧名和演员的百度搜索指数对PPTV和优酷2014年、2015年上线的电视剧预测上线后30天的点播量,预测值与真实值之间的皮尔森相关系数分别达到0.943 7和0.967 6,具有较好的预测效果。