Den ökade populariteten för sociala medier har krossat klyftan mellan den fysiska och den virtuella världen. Det innehåll som genereras av människor eller sociala sensorer på sociala medier ger information om användare och deras omgivning, vilket gör att vi kan få tillgång till en användares preferenser, åsikter och interaktioner. Detta ger oss en möjlighet att förstå mänskligt beteende och förbättra de tjänster som tillhandahålls för både den verkliga och virtuella världar. I denna uppsats kommer vi att fokusera på populariteten förutsägelse av sociala bilder på Flickr, en populär social fotodelning webbplats, och främja forskningen om att använda sociala sensoriska data i samband med att hjälpa människor att förbättra sitt liv på webben. Sociala data skiljer sig från de data som samlas in från fysiska sensorer; i det faktum att de uppvisar speciella egenskaper som innebär nya utmaningar. Förutom deras enorma mängd är sociala data bullriga, ostrukturerade och heterogena. Dessutom inbegriper de semantik och kontextuella data som kräver analys och tolkning baserad på mänskligt beteende. Följaktligen tar vi itu med problemet med popularitetsprognoser för en bild genom att utnyttja tre huvudfaktorer som är viktiga för att göra en bild populär. I synnerhet undersöker vi effekten av bildens visuella innehåll, där den semantiska och känslobetonade informationen från bilden visar en påverkan på dess popularitet, liksom den textinformation som är förknippad med bilden, som har en grundläggande roll för att öka synligheten av bilden i nyckelordet sökresultat. Dessutom utforskar vi sociala sammanhang, såsom en bildägares popularitet och hur det positivt påverkar bildens popularitet. Med en omfattande studie om effekterna av de tre aspekterna föreslår vi också att man gemensamt överväger de heterogena sociala sensoriska uppgifterna. Experimentella resultat som erhållits från verkliga data visar att de tre faktorer som använts kompletterar varandra för att få lovande resultat i förutsägelsen av bild popularitet på social fotodelning webbplats.
Aloufi m.fl. REF använde användarinformation, antal grupper som användare tillhör, antal taggar, bilder' färger, gister, och känslor för att förutsäga populariteten av bilder på Flickr.
On the Prediction of Flickr Image Popularity by Analyzing Heterogeneous Social Sensory Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}