计算机工程 ›› 2012, Vol. 38 ›› Issue (08): 246-248.doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.079

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网络视频传播过程的生存分析研究

唐朝伟1,杜欣慧1,苗光胜2,李 俊1   

  1. (1. 重庆大学通信工程学院,重庆 400044;2. 中国科学院声学所研究高性能网络实验室,北京 100190)
  • 收稿日期:2011-08-15 出版日期:2012-04-20 发布日期:2012-04-20
  • 作者简介:唐朝伟(1966-),男,研究员、博士后,主研方向:移动互联网,宽带多媒体通信;杜欣慧,硕士研究生;苗光胜,博士;李 俊,硕士研究生
  • 基金项目:

    国家科技重大专项基金资助项目“移动互联网网络与信息安全技术研究”(2011ZX03002-005-02);重庆大学研究生教育改革基金资助项目(2010JGXM015)

Research on Survival Analysis of Network Video Propagation Process

TANG Chao-wei 1, DU Xin-hui 1, MIAO Guang-sheng 2, LI Jun 1   

  1. (1. College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2. High Performance Network Lab, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
  • Received:2011-08-15 Online:2012-04-20 Published:2012-04-20

摘要: 根据互联网中正常视频与不良视频传播的有效活跃期及其影响因素,采用生存分析方法对视频传播过程进行分析。利用COX比例风险回归模型研究影响视频有效活跃期的影响因子。研究结果表明,不良视频的活跃时间比正常视频的活跃时间更长,视频内容对网络视频活跃有效期有一定影响。

关键词: 网络视频, 不良视频, 生存分析, 活跃曲线, 预后指数, 影响因子

Abstract: Aiming at the effective active period and its influencing factors of the normal video and adverse video in the Internet, this paper uses the method of survival analysis to discuss the network video propagation. In order to find the risk factors which influence the effective time, it takes advantage of the COX’s proportional hazard regression model. Research results indicate that the effective time of adverse videos is longer than the normal. It is also found that the video content has great impact on the active time of network video.

Key words: network video, adverse video, survival analysis, active curve, prognostic index, impact factor

中图分类号: