Vi förutspår populariteten av korta meddelanden som kallas tweets skapas i micro-bloggning webbplats känd som Twitter. Vi mäter populariteten av en tweet av tidsserie vägen för dess retweets, vilket är när folk vidarebefordrar tweeten till andra. Vi utvecklar en probabilistisk modell för utvecklingen av retweets med hjälp av en Bayesian strategi, och bildar förutsägelser med endast observationer om retweet tider och det lokala nätverket eller "graf" struktur av retweeters. Vi får bra steg framåt prognoser och förutsägelser av det slutliga totala antalet retweets även när endast en liten del (dvs. mindre än en tiondel) av retweet vägen observeras. Detta översätter till goda förutsägelser inom några minuter efter att en tweet har publicerats, och har potentiella konsekvenser för förståelsen av spridningen av bredare idéer, memes eller trender i sociala nätverk.
En Bayesian strategi föreslås av REF för att förutsäga antalet retweetar av en tweet enligt två funktioner: antal anhängare av retweeters och djupet av retweeter i retweet träd.
A Bayesian approach for predicting the popularity of tweets
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2014, Vol. 8, No. 3, 1583-1611', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}