Förmågan att förutsäga popularitetsdynamiken hos enskilda objekt inom ett komplext föränderligt system har viktiga konsekvenser inom en rad områden. Här föreslår vi en generativ probabilistisk ram med hjälp av en förstärkt Poissonprocess för att explicit modellera den process genom vilken enskilda objekt vinner sin popularitet. Denna modell skiljer sig från befintliga modeller genom sin förmåga att modellera ankomstprocessen av popularitet och sin anmärkningsvärda förmåga att förutsäga populariteten av enskilda objekt. Den har flexibiliteten att tillämpa Bayesian behandling för att ytterligare förbättra den prediktiva kraften med hjälp av ett konjugat tidigare. Omfattande experiment på en longitudinell citeringsdata visar att denna modell konsekvent överträffar befintliga metoder för att förutsäga popularitet.
I REF föreslår författarna ett probabilistiskt ramverk för att modellera och förutsäga popularitetsdynamiken hos enskilda objekt inom ett komplext föränderligt system.
Modeling and Predicting Popularity Dynamics via Reinforced Poisson Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}