Att förutsäga popularitet, eller den totala mängden informationsutbrott, är ett viktigt subproblem för att förstå kollektivt beteende i nätverk. Var och en av de två huvudtyperna av nya metoder för problemet, funktionsdrivna och generativa modeller, har önskade egenskaper och tydliga begränsningar. Detta dokument överbryggar klyftan mellan dessa lösningar med en ny hybridstrategi och ett nytt prestationsriktmärke. Vi modellerar varje social kaskad med en markerad Hawkes självexciterande punktprocess, och uppskattar innehållet viralitet, minne förfall, och användarens inflytande. Vi lär oss sedan ett prediktivt lager för popularitetsförutsägelse med hjälp av en samling kaskadhistoria. Till vår förvåning, Hawkes process med en prediktiv overlay outperform nyligen funktionsdrivna och generativa metoder på befintliga tweet data [44] och en ny offentlig riktmärke på nyhets tweets. Vi fann också att en grundläggande uppsättning användarfunktioner och sammanfattande händelsetidsstatistik fungerar konkurrenskraftigt i både klassificerings- och regressionsuppgifter, och att tillägg av punktprocessinformation till funktionen som ytterligare förbättrar förutsägelser. Utifrån dessa observationer hävdar vi att framtida arbete om popularitetsprognoser bör jämföra mellan funktionsdrivna och generativa modelleringsmetoder i både klassificerings- och regressionsuppgifter.
Mishra m.fl. REF presenterade en modell, som kombinerar funktions- och punktprocesser, för att exakt förutsäga populariteten av tweets.
Feature Driven and Point Process Approaches for Popularity Prediction
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}