Ämnesbaserad modellering har traditionellt studerats för enstaka textsamlingar och tillämpats på data från sociala medier som representeras i form av textdokument. Med framväxten av många sociala medieplattformar, användarna finner sig använda olika sociala medier för att publicera innehåll och för social interaktion. Även om många ämnen kan delas mellan plattformar för sociala medier, brukar användarna vanligtvis visa preferenser för vissa plattformar för sociala medier framför andra för vissa ämnen. Sådana plattformspreferenser kan till och med finnas på individuell nivå. För att modellera sociala medier och plattformspreferenser för användare föreslår vi en ny ämnesmodell som kallas MultiPlatform-LDA (MultiLDA). Istället för att bara slå ihop alla inlägg från olika sociala medieplattformar till en enda textsamling, har MultiLDA en textsamling för varje plattform för sociala medier men tillåter dessa plattformar att dela en gemensam uppsättning ämnen. MultiLDA lär sig ytterligare de användarspecifika plattformsinställningarna för varje ämne. Vi utvärderar MultiLDA mot TwitterLDA, den senaste metoden för modellering av socialt medieinnehåll, på två aspekter: (i) effektiviteten i modellering av ämnen över sociala medieplattformar, och (ii) förmågan att förutsäga plattformsval för varje inlägg. Vi utför experiment på tre verkliga dataset från Twitter, Instagram och Tumblr som delar en uppsättning vanliga användare. Våra experimentresultat visar att MultiLDA överträffar både ämnesmodellering och plattformsval. Vi visar också empiriskt att bland de tre plattformarna för sociala medier är "Dagliga frågor" och "Relationsfrågor" dominerande ämnen i Twitter, "Social samling", "Utgång" och "Fashion" dominerande ämnen i Instagram, och "Musik", "Entertainment" och "Fashion" är dominerande ämnen i Tumblr.
Lee och Al. REF föreslog en ämnesmodell för att lära sig den användarspecifika plattformspreferensen för varje ämne, och de visade också att användare uppvisar olika aktuella intressen mellan plattformar och att de olika plattformarna för sociala medier har olika populära ämnen.
On Analyzing User Topic-Specific Platform Preferences Across Multiple Social Media Sites
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}