I den nuvarande Web 2.0 eran fluktuerar populariteten av Web resurser efemerally, baserat på trender och socialt intresse. Som ett resultat av detta är innehållsbaserade relevanssignaler otillräckliga för att möta användarnas ständigt växande informationsbehov i sökandet efter Web 2.0-objekt. Att införliva framtida popularitet i rangordningen är ett sätt att motverka detta. Det är dock svårt att förutsäga popularitet som tredje part (som i fallet med allmänna sökmotorer) i praktiken, på grund av deras begränsade tillgång till artikelvyns historia. För att möjliggöra popularitet förutsägelse externt utan överdriven krypning, föreslår vi en alternativ lösning genom att utnyttja användarkommentarer, som är mer tillgängliga än vyn räknas. På grund av det glesa i kommentarer, traditionella lösningar som enbart bygger på visa historia fungerar inte bra. För att ta itu med denna gleshet, jagar vi kommentarer för att återfå ytterligare signaler, såsom socialt inflytande. Genom att modellera kommentarer som en tidsmedveten bipartitkurva föreslår vi en regulariseringsbaserad rankningsalgoritm som står för temporal, socialt inflytande och aktuella popularitetsfaktorer för att förutsäga objektens framtida popularitet. Experimentella resultat på tre realworld dataset -krawled from YouTube, Flickr och Last.fmvisar att vår metod konsekvent överträffar konkurrens baslinjer i flera utvärderingsuppgifter.
Han och Al. använde kommentarer som en tidsmedveten bipartit diagram för att uppskatta populariteten av objekt REF.
Predicting the popularity of web 2.0 items based on user comments
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}