Diskussionstrådar utgör en central del av upplevelsen på många webbplatser, inklusive sociala nätverkssajter som Facebook och Google Plus och kunskapsskapande webbplatser som Wikipedia. För att hjälpa användarna att hantera utmaningen att fördela sin uppmärksamhet bland de diskussioner som är relevanta för dem, har det funnits ett växande behov av algoritmisk kuration av on-line konversationer - utvecklingen av automatiserade metoder för att välja en delmängd av diskussioner att presentera för en användare. Här tar vi hänsyn till två viktiga underproblem som ingår i konversationsförutsägelsen: längdförutsägelse -prediktera antalet kommentarer en diskussionstråd kommer att få -och den nya uppgiften att förutsäga återinträde -prediktera om en användare som har deltagit i en tråd senare kommer att bidra med ytterligare en kommentar till den. Den första av dessa underproblem uppstår i uppskattningen av hur intressant en tråd är, i betydelsen att generera en hel del konversation; den andra kan hjälpa till att avgöra om användare bör hållas underrättade om utvecklingen av en tråd som de redan har bidragit till. Vi utvecklar och utvärderar en rad olika tillvägagångssätt för dessa uppgifter, baserade på en analys av nätverksstrukturen och ankomstmönstret bland deltagarna, samt en ny dikotomi i strukturen av långa trådar. Vi finner att för båda uppgifterna, lärande-baserade metoder med hjälp av dessa källor av information ger förbättringar för alla prestandamått vi använt.
Med stöd för denna teori finner REF att antalet olika användare i långa trådar följer en bimodal distribution.
Characterizing and curating conversation threads: expansion, focus, volume, re-entry
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}