[发明专利]一种基于傅里叶变换的视频播放量可预测性分类方法有效
| 申请号： | 201811280491.4 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109218829B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;周彦 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04N21/442 | 分类号： | H04N21/442;H04L12/24;H04N21/845 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及了一种基于傅里叶变换的视频播放量可预测性分类方法，以傅里叶变换为基础，引入了傅里叶变换对时间序列的频谱分析，通过计算视频的历史播放量的高频能量占比，去区分可预测性，高频能量占比高的视频分类为可预测性弱，而高频能量占比低的视频分类为可预测性强。本发明能够帮助视频提供网站提前区分视频的未来播放量预测难度，进而使得网站更好地选择预测算法和分配资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 傅里叶变换 视频 放量 预测 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于傅里叶变换的视频播放量可预测性分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将每个视频的历史播放量数据整理成时间序列数据，然后使用FFT将时间序列数据转换到频域上，得到一系列的复数形式的序列；步骤S2：根据上一步得到的复数形式的时间序列，选取高频能量和低频能量的划分点，从而计算每个视频高频能量占总能量的比重；步骤S3：根据计算出来的高频能量占比，将所有的视频按照高频能量占比从小到大的形式进行排列，然后确定一个高频能量占比阈值R，将高频能量占比高于R的视频划分为可预测性弱的视频类，而将高频能量占比低于R的视频划分为可预测性强的视频类。
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