| 講演名 | 2021-12-17 メタデータを学習パラメータとする動画の再生数予測の有効性評価 小路谷 源(東大), 中山 雅哉(東大), |
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| 抄録(和) | 動画共有サービスに投稿された動画のアクセス回数を予測するにあたって，アクセス回数に影響を及ぼすと考えられるいくつかの因子に基づいたメタデータを利用して多層パーセプトロンを用いた回帰予測を行った．本研究ではメタデータの一つとしてタグ，タイトルといった動画の内容を表現している要素を直接説明変数として用いることで，クラスタリングなどによる前処理を必要としない動画のアクセス回数予測を実現した．提案手法の条件とクラスタリングを要する先行研究の手法を疑似的に再現した条件とで回帰予測の精度を比較し，提案手法の条件がクラスタリングを行うかどうかに依らず，先行研究の条件よりも優れた精度を得ることが確認できた． |
| 抄録(英) | In order to predict the number of accesses to videos posted on video sharing services, we performed regression prediction using a multilayer perceptron using metadata based on several factors that are thought to influence the number of accesses. In this study, we used metadata such as tags and titles as explanatory variables to predict the number of accesses to a video without preprocessing such as clustering. The accuracy of the regression prediction was compared between the conditions of the proposed method and the conditions of a pseudo-reproduction of the previous study's method, which required clustering, and it was confirmed that the conditions of the proposed method were superior to those of the previous study regardless of whether clustering was used or not. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 回帰予測 / 多層パーセプトロン / 動画共有サービス / ニコニコ動画 |
| キーワード(英) | neural network / regression prediction / multilayer perceptron / video-sharing service / Nico Nico Douga |
| 資料番号 | IA2021-47 |
| 発行日 | 2021-12-09 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / IA |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 広島大学東千田キャンパス |
| 開催地（英） | Higashi-Senda campus, Hiroshima Univ. |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です。※※※ |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) / 義久 智樹(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Tomoki Yoshihisa(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 近堂 徹(広島大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 山本 寛(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(長崎県立大) / 渡部 康平(長岡技科大) / 城 哲(KDDI総合研究所) / 大平 健司(阪大) / 坂野 遼平(工学院大) / 渡辺 俊貴(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(Univ. of Nagasaki) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Ryohei Banno(Kogakuin Univ.) / Toshiki Watanabe(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 小谷 大祐(京大) / 中村 遼(福岡大) / 野林 大起(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Daisuke Kotani(Kyoto Univ.) / Ryo Nakamurai(Fukuoka Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Internet Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | メタデータを学習パラメータとする動画の再生数予測の有効性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating Prediction of the Access Counts of Videos Using Metadata as a Learning Parameter |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 回帰予測 / regression prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 多層パーセプトロン / multilayer perceptron |
| キーワード(4)（和/英） | 動画共有サービス / video-sharing service |
| キーワード(5)（和/英） | ニコニコ動画 / Nico Nico Douga |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小路谷 源 / Gen Koujitani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中山 雅哉 / Masaya Nakayama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. Tokyo) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | IA2021-47 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IA-300 |
| ページ範囲 | pp.77-84(IA), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2021-12-09 (IA) |