Förutsägelse av popularitet har stor betydelse för sociala medier, eftersom den erbjuder möjligheter att avslöja individuell preferens och allmänhetens uppmärksamhet från evolutionära sociala system. Tidigare forskning, även om den uppnår lovande resultat, försummar en utmärkande egenskap för sociala data, dvs. sekventiellhet. Till exempel genereras online-innehåll med tiden med sekventiella postströmmar av sociala medier. För att undersöka den sekventiella förutsägelsen om popularitet föreslår vi en ny förutsägelseram som kallas Deep Temporal Context Networks (DTCN) genom att ta hänsyn till både tidssammanhang och tidsmässig uppmärksamhet. Vår DTCN innehåller tre huvudkomponenter, från inbäddning, inlärning till förutsägelse. Med ett gemensamt inbäddningsnätverk får vi en enhetlig djup representation av multimodala användarpostdata i ett gemensamt inbäddningsutrymme. Sedan, baserat på den inbäddade datasekvensen över tid, försöker temporal kontextinlärning att regelbundet lära sig två adaptiva temporal kontexter för sekventiell popularitet. Slutligen är en ny tidsmässig uppmärksamhet utformad för att förutsäga ny popularitet (det nya användarpostparets popularitet) med tidssammanhållning över flera tidsskalaer. Experiment på våra släppta bilddata med ca 600K Flickr bilder visar att DTCN överträffar toppmoderna djupa förutsägelsealgoritmer, med i genomsnitt 21.51% relativ prestandaförbättring i popularitetsprognosen (Spearman Ranking Correlation).
Wu och Al. nyligen infört en ny nätverksarkitektur, Deep Temporal Context Networks, för att förutsäga sociala medier popularitet REF.
Sequential Prediction of Social Media Popularity with Deep Temporal Context Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}