Exakt förutsägelse om att ändra innehållet på webbsidan förbättrar en mängd olika hämtnings- och webbrelaterade komponenter. Till exempel, med tanke på en sådan förutsägelse algoritm kan man både utforma en bättre krypande strategi som bara tar tillbaka sidor när det behövs samt en proaktiv mekanism för personalisering som driver innehåll i samband med användarens återbesök direkt till användaren. Medan många tekniker för modellering förändring har fokuserat helt enkelt på tidigare förändringsfrekvens, vårt arbete går utöver det genom att dessutom studera användbarheten i sidan ändra förutsägelse av: sidans innehåll; graden och relationen mellan förutsägelsen sidan observerade förändringar; relationen till andra sidor och likheten i de typer av förändringar de genomgår. Vi presenterar en sakkunnig förutsägelse ram som införlivar informationen från dessa andra signaler mer effektivt än standard ensemble eller grundläggande relationell inlärningsteknik. I en empirisk analys finner vi att genom att använda sidinnehåll och relaterade sidor avsevärt förbättrar prediktionsnoggrannheten och jämför den med vanliga metoder. Vi presenterar många likhetsmått för att identifiera relaterade sidor och fokuserar specifikt på mått på tidsinnehåll likhet. Vi observerar att de olika mätvärdena ger relaterade sidor som är kvalitativt olika till sin natur och har olika effekter på förutsägelsens prestanda.
Radinsky och Bennett REF gick ett steg längre och föreslog ett ramverk för förändringsförutsägelse som inte bara använder funktioner från innehållet, utan också graden och förhållandet mellan de observerade ändringarna till en sida, relevansen till andra sidor, och likheten av förändringar.
Predicting content change on the web
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}