通过分析观看时长来预测用户在视频流媒体上的行为

《Knowledge-Based Systems》：Predicting User Behavior on Video Streaming by Using Watch-Time Duration Analysis

视频推荐系统通过分析用户观看时长和内容特征，结合顺序行为和历史偏好，提出内容吸引行为（CBCB）框架。该框架分两步：首先（CBCB-S）捕捉用户近期观看序列，其次（CBCB-R）识别用户回退至先前感兴趣内容的行为模式。实验基于沙特电信公司JAWWY的3.5986万条用户行为数据，采用决策树、随机森林和梯度提升机进行对比。结果显示，CBCB-S和CBCB-R的准确率分别达到86%和91%，F1分数达92%和99%，显著优于传统方法。通过整合时序行为分析和视频特征，系统实现了更精准的个性化推荐。

　　视频推荐系统在现代数字娱乐领域中扮演着至关重要的角色，它们不仅影响用户的观看体验，还对内容创作者和平台运营者具有深远的意义。当前的视频推荐系统通常基于用户-视频交互的历史数据，试图通过分析用户的偏好和行为模式，提供个性化的观看建议。然而，许多现有方法在推荐过程中往往忽视了用户观看时长这一关键因素，同时也没有充分考虑视频内容本身的特性，这导致了推荐效果的局限性。这种局限性主要体现在无法准确捕捉用户的短期行为模式，如用户对内容的连续观看和重新观看的行为，这些行为能够更细致地反映用户当前的兴趣和情绪状态。

为了解决这一问题，本文提出了一种新的方法，称为“基于内容的吸引行为（Content-Based Captivation Behavior, CBCB）”。该方法通过两个阶段的用户行为分析，以更全面地理解用户在视频平台上的短期行为。第一阶段是“用户连续吸引行为（CBCB-S）”，它关注用户观看视频的历史序列，以识别用户在观看内容时的行为趋势。第二阶段是“用户重新吸引行为（CBCB-R）”，它专注于用户是否会在观看完某一视频后重新回到该内容，以进一步细化推荐策略。通过结合用户的观看时长和历史行为模式，CBCB能够更精确地预测用户的未来行为，从而提供更符合用户兴趣的个性化推荐。

在实际应用中，该方法被用于沙特电信公司（STC）的JAWWY数据集上，这是一个包含大量用户行为数据的真实世界数据集。通过对这些数据进行处理和分析，实验结果显示，CBCB在精度、召回率、F1分数和整体准确率等指标上都表现优异，表明该方法在提升个性化推荐系统的表现方面具有显著的优势。这些结果强调了建模用户短期行为的重要性，特别是通过捕捉用户行为的连续性和重新观看模式，从而提高推荐内容的相关性和用户满意度。

现有的视频推荐方法通常依赖于用户-视频交互的序列数据，但这些方法往往没有充分考虑用户的观看时长，以及视频内容的内在特性。例如，一些方法仅关注视频的观看时长，而忽略了用户行为的其他维度，如视频的类型、主题和风格等。这种单一维度的建模方式可能无法准确反映用户的实际兴趣，尤其是在处理大规模数据集时，容易导致推荐结果的偏差。此外，一些方法虽然考虑了内容特征，但未能有效整合这些特征与用户行为之间的关系，从而限制了推荐系统的个性化程度和推荐质量。

为了提升视频推荐系统的准确性，本文提出的CBCB框架引入了用户行为的深度分析，包括用户在观看视频时的连续行为和重新观看行为。通过对用户行为进行分类和建模，该框架能够识别用户在观看视频时的偏好变化，从而提供更加精准的推荐。此外，该方法还引入了数据预处理步骤，包括数据清洗和编码转换，以确保输入数据的质量和适用性。通过这些预处理步骤，可以有效地去除异常值和不相关数据，同时将分类变量转换为数值特征，从而提高机器学习模型的预测能力。

在数据预处理阶段，本文使用了诸如最小-最大规范化等技术，以确保所有特征在相同的尺度上进行建模。这种标准化的处理方式有助于提升模型的稳定性，同时也能提高模型对不同用户行为的适应性。此外，本文还通过不同的机器学习算法（如决策树、随机森林和梯度提升）对用户行为进行建模，并通过对比实验验证了这些方法的有效性。实验结果表明，CBCB在多个指标上都优于现有的方法，尤其是在预测用户短期行为方面，表现出更高的准确性和可靠性。

为了进一步验证CBCB的有效性，本文还对模型的结构参数进行了评估。通过调整模型的超参数，如最大深度和叶节点数，可以优化模型的预测性能。实验结果显示，对于不同的数据集，最佳的超参数配置存在差异，这表明模型的调参过程需要根据具体的数据集进行调整。此外，本文还分析了不同数据集上的模型表现，发现对于序列数据集（如电视剧数据集），决策树模型在预测用户行为方面表现尤为突出，而在其他数据集（如电影数据集）上，模型的性能也得到了显著提升。

本文的研究不仅展示了CBCB方法在视频推荐系统中的应用潜力，还揭示了用户行为建模在提升推荐系统性能中的关键作用。通过分析用户的行为序列和重新观看模式，可以更全面地理解用户的需求和兴趣，从而提高推荐的准确性和相关性。此外，该研究还强调了数据预处理和特征工程在提升模型性能中的重要性，指出这些步骤能够显著提高模型对用户行为的识别能力。

综上所述，本文提出的CBCB框架在视频推荐系统中具有显著的优势，特别是在建模用户短期行为方面。通过结合用户行为序列和重新观看模式，该方法能够提供更精确和个性化的推荐，从而提升用户的观看体验和平台的运营效率。此外，实验结果表明，该方法在不同的数据集上都表现优异，说明其具有良好的适应性和泛化能力。未来的研究可以进一步探索该方法在不同平台和用户群体中的应用，同时结合更先进的机器学习技术和深度学习模型，以进一步优化推荐系统的性能。