Abstract News artiklar är en engagerande typ av online-innehåll som fångar uppmärksamheten hos en betydande mängd Internetanvändare. De uppskattas särskilt av mobila användare och sprids massivt via sociala plattformar på nätet. Som ett resultat av detta finns det ett ökat intresse för att upptäcka de artiklar som kommer att bli populära bland användare. Detta mål omfattas av den breda omfattningen av prognoser om innehålls popularitet och har direkta konsekvenser för utvecklingen av nya tjänster för onlinereklam och innehållsdistribution. I den här artikeln tar vi upp problemet med att förutsäga populariteten av nyhetsartiklar baserade på användarkommentarer. Vi formulerar förutsägelsen uppgift som en rankning problem, där målet är inte att dra slutsatsen exakt uppmärksamhet som ett innehåll kommer att få men att korrekt ranka artiklar baserat på deras förutsagda popularitet. Med hjälp av data från två viktiga nyhetssajter i Frankrike och Nederländerna analyserar vi rankningseffektiviteten hos två förutsägelsemodeller. Våra resultat indikerar att populära prediktionsmetoder är lämpliga lösningar för denna rankning uppgift och kan betraktas som ett värdefullt alternativ för automatisk online nyhetsrankning.
Tatar m.fl. använda användarkommentarer för att förutsäga popularitet och rangordnade artiklar baserat på deras förutsagda popularitet, föreslå en prediktiv modell till automatisk nyhetsrankning på webbplatser REF.
From popularity prediction to ranking online news
{'venue': 'Social Network Analysis and Mining', 'journal': 'Social Network Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}