YouTube vaizdo įrašų populiarumo vertinimas naudojant viešai prieinamus metaduomenis
YouTube vaizdo įrašų duomenų augimo tempai kelia daug problemų sprendžiant vaizdo įrašų populiarumo vertinimo ir klasifikavimo uždavinius. Vis dar nėra nusistovėjusios metodologijos, kokiais kriterijais remiantis, turi būti apibrėžiamas įrašų populiarumas. Šiame darbe analizuojami YouTube duomenų programos programavimo sąsajos pagalba surinkti vaizdo įrašų metaduomenys ir išvestiniai jų parametrai. Įvertinus reikšmingus vidurkių skirtumus tarp populiarumo grupių statistiniais testais, atliktas vaizdo įrašų populiarumo grupių klasifikavimas naudojant tris mašininio mokymosi metodus: atraminių vektorių, atsitiktinio miško ir daugialypės logistinės regresijos klasifikatorius. Atlikta algoritmų lyginamoji analizė bei atrinkti populiarumo lygį tiksliausiai klasifikuojantys požymių rinkiniai.