ABSTRACT Att förutsäga populariteten hos sociala medievideor innan de publiceras är en utmanande uppgift, främst på grund av komplexiteten i innehållsdistributionsnätverk samt antalet faktorer som spelar en roll i denna process. Eftersom lösa denna uppgift ger enorm hjälp för mediainnehåll skapare, många framgångsrika metoder föreslogs för att lösa detta problem med maskininlärning. I detta arbete ändrar vi åsikt och postulerar att det inte bara är den förutsagda populariteten som spelar roll utan också, kanske ännu viktigare, förståelse för hur enskilda delar påverkar den slutliga populariteten. Därför föreslår vi att vi kombinerar Visualiseringsmetoden Grad-CAM som gör det möjligt att visualisera rumslig relevans för popularitet med en mjuk själv-attention mekanism för att väga den relativa betydelsen av ramar i tid domän. Våra preliminära resultat visar att detta tillvägagångssätt möjliggör en mer intuitiv tolkning av innehållets inverkan på videons popularitet samtidigt som man uppnår konkurrenskraftiga resultat i form av förutsägelsenoggrannhet. Datorseende, popularitetsförutsägelse, sociala medier, maskininlärning.
Bielski m.fl. REF förutspådde videos popularitet innan de publiceras, genom att utnyttja de spatio-temporala egenskaperna hos videos genom en mjuk selfattention mekanism, och de tolkade intuitivt innehållets inverkan på video popularitet av Grad-CAM Algorithm.
Understanding Multimodal Popularity Prediction of Social Media Videos With Self-Attention
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}