Abstrakt. I detta arbete tar vi itu med problemet med att förutsäga enhetens popularitet på Twitter baserat på nyhetscykeln. Vi tillämpar en övervakad inlärningsmetod och extraherar fyra typer av funktioner: (i) signal, (ii) textual, (iii) känsla och (iv) semantisk, som vi använder för att förutsäga om populariteten för en viss enhet kommer att vara hög eller låg under de följande timmarna. Vi kör flera experiment på sex olika enheter i en datauppsättning på över 150M tweets och 5M nyheter och fick F1 poäng över 0,70. Felanalys visar att nyheter presterar bättre på att förutsäga enhetens popularitet på Twitter när de är den primära informationskällan för händelsen, i motsats till händelser som live-tv-sändningar, politiska debatter eller fotbollsmatcher.
Saleiro och Soares REF tar itu med problemet med att förutsäga företagets popularitet på Twitter baserat på nyhetscykeln.
Learning from the News: Predicting Entity Popularity on Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}