Syftet med ett klickbait är att göra en länk så tilltalande att folk klickar på den. Men innehållet i sådana artiklar är ofta inte relaterat till titeln, visar dålig kvalitet, och i slutet lämnar läsaren otillfredsställd. För att hjälpa läsarna bad arrangörerna av clickbait utmaning 1 deltagarna att bygga en maskininlärning modell för poäng artiklar med avseende på deras "klickbaitness". I det här dokumentet föreslår vi att vi ska lösa klickproblemet med en ensemble av linjära SVM-modeller, och vårt tillvägagångssätt testades framgångsrikt i utmaningen: det visade stora prestanda på 0,036 MSE och rankas 3: e bland alla lösningar till tävlingen. Koden för lösningen finns på GitHub 2.
En annan framgångsrik metod REF, som föreslogs i Clickbait Challenge 2017, används ensemble av linjära SVM-modeller.
Identifying Clickbait Posts on Social Media with an Ensemble of Linear Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}