Sammanfattning Eftersom marknaden för globalt tillgängliga online-nyheter är stor och fortfarande växer finns det en stark konkurrens mellan online-förlag för att nå ut till största möjliga publik. Därför är en intelligent online-publiceringsstrategi av största vikt för förlag. En förutsättning för att kunna optimera någon online-strategi, är att ha tillförlitliga förutsägelser om hur populärt nytt online-innehåll kan bli. Detta dokument presenterar en ny metod för att modellera och förutsäga populariteten av online-nyheter. Vi introducerar först en ny strategi och matematisk modell för att fånga bildmönster av online-nyheter. Efter en grundlig analys av sådana vymönster, visar vi att väl valda basfunktioner leder till lämpliga modeller, och visar hur påverkan av dag kontra natt på den totala vy mönster kan beaktas för att ytterligare öka noggrannheten, utan att leda till mer komplexa modeller. För det andra vänder vi oss till förutsägelsen om framtida popularitet, med tanke på det nyligen publicerade innehållet. Med hjälp av en ny real-world dataset, visar vi att kombinationen av funktioner relaterade till innehåll, meta-data, och temporal beteende leder till betydligt förbättrade förutsägelser, jämfört med befintliga metoder som endast beaktar funktioner baserade på den historiska populariteten av de ansedda artiklarna. Medan traditionellt linjär regression används för den ansökan som studeras, visar vi att den mer uttrycksfulla gradient träd öka metoden visar sig vara fördelaktigt för att förutsäga nyheter popularitet.
Canneyt m.fl. REF analyserade först vyn mönster av online-nyheter på flera plattformar, och sedan förutspådde framtida popularitet genom kombinationen av funktioner relaterade till innehåll, meta-data, och temporal beteende.
Modeling and predicting the popularity of online news based on temporal and content-related features
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}