隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能手機的普及，短視頻因制作簡單、信息量大、代入感強，已成為當前最具熱度和代表性的傳播形態(tài)，備受廣大網(wǎng)民青睞。對短視頻的流行度進行預(yù)測不僅可以幫助短視頻平臺高效地管理信息，優(yōu)化內(nèi)容推薦，還可以幫助政府相關(guān)機構(gòu)監(jiān)測社會輿論的動向，預(yù)警可能涉及的敏感話題和事件。

預(yù)測短視頻的流行度不僅有助于短視頻平臺高效地管理信息，還可以對社會輿情進行監(jiān)控。針對已有工作僅考慮短視頻多模態(tài)內(nèi)容特征構(gòu)建流行度預(yù)測模型這一現(xiàn)實情況，本文基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)，提出融合短視頻內(nèi)容和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的流行度預(yù)測模型。首先，基于爬取的抖音數(shù)據(jù)構(gòu)建包含短視頻、發(fā)布者和評論者節(jié)點，以及發(fā)布和評論關(guān)系的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)，將其映射為短視頻和發(fā)布者兩個同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，選擇node2vec算法表征網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為網(wǎng)絡(luò)模態(tài)；其次，提取短視頻的多模態(tài)內(nèi)容特征，采用低秩多視圖子空間學(xué)習(xí)方法融合短視頻內(nèi)容和結(jié)構(gòu)特征，作為流行度預(yù)測模型的輸入；最后，構(gòu)建短視頻流行度預(yù)測的多層感知機回歸模型，并進行對比和消融實驗。結(jié)果表明，融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠降低短視頻流行度預(yù)測的誤差，各模態(tài)對短視頻流行度預(yù)測的影響程度依次為文本、網(wǎng)絡(luò)、社交、音頻和視覺模態(tài)。本文融合了短視頻內(nèi)容和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，為基于特征工程的短視頻流行度預(yù)測提供了新思路。

與基線方法的對比實驗表明，綜合考慮短視頻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容特征的流行度預(yù)測方法具有優(yōu)越性。消融實驗進一步證實了短視頻流行度預(yù)測中考慮網(wǎng)絡(luò)模態(tài)的必要性。該方法不僅突破了當前工作主要基于特征工程預(yù)測短視頻流行度的研究框架，而且可為短視頻平臺優(yōu)化信息管理和內(nèi)容推薦，相關(guān)機構(gòu)有效監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)輿論，以及短視頻創(chuàng)作者制作高質(zhì)量視頻提供了參考。

這篇論文是4位作者共同的研究成果，在此一并表示感謝。

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個人簡介：

朱恒民，南京航空航天大學(xué)工學(xué)博士，南京大學(xué)情報學(xué)博士后，美國威斯康星大學(xué)密爾沃基分校訪問學(xué)者。現(xiàn)為南京郵電大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師，江蘇科技大學(xué)博士生導(dǎo)師（兼職），南京郵電大學(xué)電子商務(wù)國家級一流專業(yè)建設(shè)點負責人，入選江蘇省高?！扒嗨{工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人。

近年來，主要研究方向包括信息管理和網(wǎng)絡(luò)輿情分析。圍繞信息管理研究方向，擅長使用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決企業(yè)和商務(wù)中的管理問題。圍繞輿情分析這一方向，先后主持國家自然科學(xué)基金面上項目3項，運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對互聯(lián)網(wǎng)輿情演化機理和群體行為建模、互聯(lián)網(wǎng)輿情的傳播擴散趨勢預(yù)測，以及短視頻輿情的信息處理與表示學(xué)習(xí)展開了深入研究。歡迎對相關(guān)領(lǐng)域話題感興趣的老師和同學(xué)聯(lián)系朱老師！郵箱：[email protected].