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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-07-16 09:00 ユーザー生成コンテンツの視聴数推移パターン分析と人気推移予測 ○田中達也（阪大）・阿多信吾（阪市大）・村田正幸（阪大）  IN2016-31 |
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| 抄録 | （和） | 近年，YouTubeに代表されるUGC (User Generated Content) の共有および視聴が非常に活発である．UGCの適切な制御は，サービスにおけるメディア広告の配置等のマーケティング用途だけでなく，コンテンツキャッシュなどの制御によるネットワーク資源の効率利用にも大きく影響を与える．特に，コンテンツ視聴パターンのより正確な把握と予測は，より積極的な最適化制御を実現するためには非常に有効とされており，できるだけアップロード初期の段階で，コンテンツの将来の人気度の推移パターンを予測し，将来も高い人気が継続する動画を予測することが有効である．本稿ではUGC共有サービスとして代表的なYouTubeにおいて，各動画の視聴数を実測し，k-means法を用いたクラスター分析することで，各動画の人気推移パターンを分類する手法を提案し，各推移パターンの傾向を明らかにする．また，アップロード初期の視聴数の推移パターンと視聴数の絶対値から，将来において高い人気が継続すると予想される動画を単純ベイズ分類器により判別する手法を提案する． 実測されたデータにもとづく検証の結果，アップロードから3時間経過した視聴数推移データを用いた場合，アップロード初期の推移パターン傾向を考慮することで，人気判別精度が10%向上することを明らかにした． |
| （英） | In recent years, social networking services such as YouTube, which share UGC (User Generated Contents) have become much attracted. An efficient control of UGC is one of important role to achieve an optimized placement of advertisements for end users, and/or content-aware caching control for improve the utilization of network resources. To this end, it is effective to forecast the future popularity of the content as early as possible, so that we can take a proactive action to highly popular contents. In this paper, we propose a method to classify time dependent variations of popularity (popularity patterns) of UGCs by using k-means clustering, and analyze tendencies led by popularity patterns. We then propose a method to identify UGCs which are expected to be popular in future, by taking both the initial part of popularity patterns and actual counts of downloads into consideration. Our experimental results show that the accuracy of identification of popular UGCs can be increased around 10% by considering the initial part of popularity patterns. | |
| キーワード | （和） | YouTube / 人気度予測 / 視聴数推移パターン / k-means法 / 単純ベイズ分類器 / / / |
| （英） | YouTube / popularity prediction / view count transition pattern / k-means / Naive Bayes Classifier / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 137, IN2016-31, pp. 49-54, 2016年7月. | |
| 資料番号 | IN2016-31 | |
| 発行日 | 2016-07-08 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2016-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NV |
| 開催期間 | 2016-07-15 - 2016-07-16 |
| 開催地（和） | 松前町町民総合センター |
| 開催地（英） | Matsumaecho Sougo Center |
| テーマ（和） | 次世代・新世代・将来ネットワーク 、クラウド/データセンタネットワーク、SDN(OpenFlow等)・NFV、IPv6、オーバーレイネットワーク・P2P・コンテンツ配信・流通、TCP/IP、BGP、DNS、HTTP/2、ルーティング、スイッチング、トラヒックエンジニアリング、及び一般 |
| テーマ（英） | Next Generation/New Generation/Future Network, Cloud/Data Center Network, SDN (Open Flow etc.), NFV, IPv6, Overlay Network, P2P, Content Distribution, Content Exchange, TCP/IP, BGP, DNS, HTTP/2, Routing, Switching, Traffic Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2016-07-IN-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ユーザー生成コンテンツの視聴数推移パターン分析と人気推移予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis and Prediction of Popularity Dynamics of User Generated Contents |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | YouTube / YouTube |
| キーワード(2)（和/英） | 人気度予測 / popularity prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 視聴数推移パターン / view count transition pattern |
| キーワード(4)（和/英） | k-means法 / k-means |
| キーワード(5)（和/英） | 単純ベイズ分類器 / Naive Bayes Classifier |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 達也 / Tatsuya Tanaka / タナカ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿多 信吾 / Shingo Ata / アタ シンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪市立大学 (略称： 阪市大) Osaka City University (略称： Osaka City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-07-16 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2016-31 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.137 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-07-08 (IN) |
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