【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多媒体数据分析，特别涉及一种内容流量预测方法及系统。
技术介绍
1、在线视频网站的云服务器中，cdn服务器资源是一项重要支出。为了能应对节目直播过程中因为各种突发事件导致的流量峰值，保证节目的正常播放，以及避免容易资源储备过大，导致成本过高，因此通常需要根据节目的相关数据以及历史数据，预测节目的流量，以根据预测流程，储备相应的资源。
2、当前对于节目流量的预测主要结合节目自身的信息以及相关的历史数据，根据经验估计节目的流量。或者是多个节目的属性信息，训练一个网络模型，以能从网络模型可以学习到各类节目的流量情况，从而可以通过训练好的网络模型，直接根据节目的属性信息等，预测节目的流量。
3、但是节目的类型、内容、播放场景等非常多样，因此根据经验进行预测的方式无法保证准确性。而现有通过网络模型进行预测的方式，也因此在分析时存在消耗大量的资源、效率低，并且无法很好适应各种情况的节目，从而无法保证预测结果的准确性的问题。
技术实现思路
1、基于上述现有技术的不足，本...
【技术保护点】
1.一种内容流量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述预测模型中的顶层门控网络基于所述目标内容的分析数据进行专家网络组合选择分析，输出选择结果向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练方法，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本数据集以及按照第一衰减率进行衰减的所述温度系数，对所述预测模型中的所述底层门控网络的参数和各个所述专家网络进行迭代训练，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本...
【技术特征摘要】
1.一种内容流量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述预测模型中的顶层门控网络基于所述目标内容的分析数据进行专家网络组合选择分析，输出选择结果向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练方法，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本数据集以及按照第一衰减率进行衰减的所述温度系数，对所述预测模型中的所述底层门控网络的参数和各个所述专家网络进行迭代训练，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本数据集以及按照第二衰减率进行衰减的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘毅，唐晔，唐文滔，张磊，周熙，
申请(专利权)人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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