Vi överväga följande retweet förutsägelse uppgift: ges en tweet, förutsäga om det kommer att retweeted. In Copyright © 2016 Universitas Ahmad Dahlan. Alla rättigheter förbehållna. Sociala medier som Twitter har tillhandahållit en plattform för att sprida information bland användare [1, 2]. I detta arbete fokuserar vi på problemet med retweet förutsägelse. Med tanke på en tweet, skulle vi vilja förutsäga om det kommer att repweeted. Tillämpningar av denna uppgift är till exempel att hjälpa beslutsfattare att sprida sina frågor och underlätta för företag att marknadsföra sina produkter. Ett brett spektrum av inlärningsmetoder och drag har föreslagits för retweet förutsägelse; se t.ex. [3] [4] [5] [6] [7]. Dessutom har olika modelleringsprogram föreslagits, t.ex. Petrovic, et al., [3] föreslår en tidskänslig modell som bygger separata modeller beroende på tweetens skapelsetid och visar att den avsevärt förbättrar prestandan över den passivaaggressiva inlärningsalgoritmen. Denna stora variation av funktioner, inlärningsmetoder och sätt att modellera uppgiften kräver en systematisk jämförelse på en enda datauppsättning. Därför föreslår vi en systematisk jämförelse av de valda inlärningsmetoderna och -egenskaperna, både inom och utan tidskänslig ram, allt på en enda datauppsättning. För författarnas kännedom är detta det första försöket att samla in bäst presterande funktioner och kontrastlinjära och icke-linjära inlärningsmetoder. Vi behandlar följande forskningsfrågor: i) Vilka av de föreslagna inlärningsmetoderna är mest effektiva för uppgiften att förutsäga retweet? ii) Vilka av de föreslagna särdragen är mest diskriminerande för de inlärningsmetoder som övervägs? Och iii) I vilken utsträckning bidrar tidskänslig modellering till att förbättra inlärningsmetodernas prestanda i vår datauppsättning? Tidigare arbete har dokumenterat flera tekniker för att lösa problemet med retweet förutsägelse. Naveed, et al., [5] uppger att problemet med att hitta "intressanthet" på Twitter är detsamma som att förutsäga om en tweet kommer att hämtas. De använder logistisk regression för att göra förutsägelsen och finner att innehållsfunktioner såsom inledande negativa känslor gör en tweet mer sannolikt att bli retweeted.
Bunyamin och Tunys REF, har tillhandahållit en jämförelse av prestanda för olika inlärningsmetoder och funktioner, i termer av retweet förutsägelse noggrannhet och funktionsvikt, för att förstå vilken typ av tweets skulle retweeted, genom att använda som svarsvariabel en dummyvariabel som representerar de två tillstånden av retweeted eller inte retweeted.
A Comparison of Retweet Prediction Approaches: The Superiority of Random Forest Learning Method
{'venue': None, 'journal': 'TELKOMNIKA Telecommunication Computing Electronics and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}