Den öppna strukturen i de sociala nätverken på nätet och deras okurerade karaktär ger upphov till problem med användarnas trovärdighet och inflytande. I detta dokument tar vi upp uppgiften att förutsäga effekten av Twitter-användare endast baserat på funktioner under deras direkta kontroll, såsom användningsstatistik och den text som publiceras i deras tweets. Vi närmar oss problemet som regression och tillämpa linjära såväl som icke-linjära inlärningsmetoder för att förutsäga en användareffekt poäng, uppskattas genom att kombinera antalet användares anhängare, följare och listor. De experimentella resultaten pekar på att en stark förutsägelse prestanda uppnås, särskilt för modeller baserade på Gaussian Processes ram. Därför kan vi tolka olika modellkomponenter och omvandla dem till indirekta "förslag" för att öka effekterna.
Ett annat relaterat arbete utfördes nyligen i REF där författarna tillämpar linjära och icke-linjära regressionsmodeller för att förutsäga en användareffektpoäng.
Predicting and Characterising User Impact on Twitter
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}