Nätverk för mikrobloggning fungerar som fordon för att nå och påverka användare. Förutsäga om ett meddelande kommer att framkalla ett användarsvar öppnar möjligheten att maximera viralitet, räckvidd och effektivitet av meddelanden och annonskampanjer på dessa nätverk. Vi föreslår en diskriminerande modell för att förutsäga sannolikheten för ett svar eller en retweet på Twitter-nätverket. Tillvägagångssättet använder funktioner som härrör från olika källor, såsom språket som används i tweeten, användarens sociala nätverk och historia. Processen för utformning av funktioner utnyttjar aggregerad statistik över hela det sociala nätverket för att balansera sparsamhet och informativhet. Vi använder verkliga tweets för att träna modeller och empiriskt visa att de är kapabla att generera korrekta förutsägelser för ett stort antal tweets.
Artzi m.fl. REF förutspår om ett meddelande kommer att framkalla ett användarsvar i Twitter baserat på en diskriminerande modell, och de utforskar olika källor som funktioner, såsom språket som används i tweeten, användarens sociala nätverk och historia.
Predicting Responses to Microblog Posts
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}