Estimating attention flow in online video networks

© 2019 Association for Computing Machinery. Online videos have shown tremendous increase in Internet traffic. Most video hosting sites implement recommender systems, which connect the videos into a directed network and conceptually act as a source of pathways for users to navigate. At present, little is known about how human attention is allocated over such large-scale networks, and about the impacts of the recommender systems. In this paper, we first construct the Vevo network — a YouTube video network with 60,740 music videos interconnected by the recommendation links, and we collect their associated viewing dynamics. This results in a total of 310 million views every day over a period of 9 weeks. Next, we present large-scale measurements that connect the structure of the recommendation network and the video attention dynamics. We use the bow-tie structure to characterize the Vevo network and we find that its core component (23.1% of the videos), which occupies most of the attention (82.6% of the views), is made out of videos that are mainly recommended among themselves. This is indicative of the links between video recommendation and the inequality of attention allocation. Finally, we address the task of estimating the attention flow in the video recommendation network. We propose a model that accounts for the network effects for predicting video popularity, and we show it consistently outperforms the baselines. This model also identifies a group of artists gaining attention because of the recommendation network. Altogether, our observations and our models provide a new set of tools to better understand the impacts of recommender systems on collective social attention

Aplicação de modelos ocultos de Markov na distribuição de vídeo sob demanda

Orientador: Prof. Dr. Carlos Marcelo PedrosoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eietrica. Defesa : Curitiba, 05/09/2018Inclui referências: p.54-56Área de concentração: TelecomunicaçõesResumo: O uso de aplicações de vídeo sob demanda já domina o trafego atual da Internet e continua com uma forte perspectiva de crescimento nos próximos anos. Existem algoritmos desenvolvidos com o objetivo de reduzir o consumo de banda e reduzir a carga de processamento do servidor durante a distribuição de vídeo. Estes algoritmos baseiam-se m majoritariamente na popularidade dos vídeos existentes na biblioteca do servidor. Algoritmos mais recentes exploram a capacidade de armazenamento do dispositivo do usuário para alocar segmentos iniciais dos vídeos, o que permite ao servidor a distribuição mais eficiente explorando melhor a capacidade de transmissão multicast da rede além de proporcionar ao usuário início imediato do vídeo requisitado. Nesta dissertação propõe-se um método de distribuição de vídeo capaz de prever a categoria do conteúdo que será acessado pelo usuário através de um Modelo Oculto de Markov (HMM, Hidden Markov Model), de modo a aumentar a eficiência na distribuição do vídeo. O desempenho do método foi avaliado através de um simulador baseado em eventos discretos desenvolvido em linguagem C. As analises comparam o impacto de diferentes taxas de requisições recebidas pelo servidor de vídeo, diferentes padrões de popularidade dos vídeos e para diferentes capacidades de armazenamento do dispositivo do usuário. Os resultados indicam que o uso do método pode diminuir significativamente o consumo de banda na rede IP durante a transmissão de vídeo quando comparado com métodos existentes. Com a aplicação do método proposto e possível atender um maior numero de requisições com o mesmo hardware, o que pode ser visto também como uma redução de custo de implementação para servidores VoD. Palavras-chave: Vídeo sob demanda. Distribuição de vídeo. Hidden Markov Models.Abstract: The use of video-on-demand applications have already overcome current Internet traffic and continues with a strong growth prospect in the coming years. There are algorithms designed to reduce bandwidth consumption and reduce the server processing load during video distribution. These algorithms are mostly based on the popularity of existing videos in the server library. More recent algorithms explore the storage capacity of the user's device to allocate initial segments of the videos, which allows the server to more efficiently distribute by exploiting the network's multicast transmission capability, in addition to providing the user with immediate video start-up requested. In this study we propose a video distribution method capable of predicting the category of content that will be accessed by the user through a Hidden Markov Model (h M m ) in order to increase efficiency in video distribution. The performance of the method was evaluated through a discrete event-based simulator developed in C language. The analyzes compare the impact of different rates of requests received by the video server, different patterns of video popularity and different storage capacities of the user's device. The results indicate that the use of the method can significantly reduce bandwidth consumption in the IP network during video transmission when compared to existing methods. With the application of the proposed method it is possible to meet a larger number of requests with the same hardware, which can also be seen as a reduction of implementation cost for VoD servers. Keyw ords: Video-on-demand. Video distribution. Hidden Markov Models