Förutsäga populariteten av innehåll är viktigt för både värd och användare av sociala medier webbplatser. Utmaningen med detta problem kommer från ojämlikheten i populariteten av innehåll. Befintliga metoder för popularitetsprognoser bygger främst på kvaliteten på innehåll, gränssnittet på sociala medier webbplats för att belysa innehåll, och det kollektiva beteendet hos användare. Man ägnar dock föga uppmärksamhet åt de strukturella egenskaperna hos de nät som används av tidiga användare, dvs. de användare som ser på eller vidarebefordrar innehållet i ett tidigt skede av innehållsspridningen. I detta dokument, som tar Sina Weibo som ett fall, studerar vi empiriskt om strukturella egenskaper kan ge ledtrådar till populariteten av korta meddelanden. Vi finner att innehållets popularitet väl återspeglas av den strukturella mångfalden hos de tidiga adopterarna. Experimentella resultat visar att förutsägelsens noggrannhet förbättras avsevärt genom att faktorn strukturell mångfald införlivas i befintliga metoder.
REF undersökte vikten av strukturella egenskaper för populariteten av tweets på SINA Weibo.
Popularity prediction in microblogging network: a case study on sina weibo
{'venue': "WWW '13 Companion", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}