Crowdfunding har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Trots den enorma framgången med gräsrotsfinansieringsplattformar är andelen projekt som lyckas uppnå sitt önskade mål endast omkring 40 %. Många av dessa gräsrotsfinansieringsplattformar följer dessutom policyn "allt eller inget", vilket innebär att det utlovade beloppet endast samlas in om målet uppnås inom en viss på förhand fastställd tidsperiod. Att uppskatta sannolikheten för framgång för ett projekt är därför en av de viktigaste forskningsutmaningarna inom crowdfunding-området. För att förutsäga projektets framgång behövs nya förutsägelsemodeller som potentiellt kan kombinera kraften i både klassificering (som innefattar både framgångsrika och misslyckade projekt) och regression (för att uppskatta tiden för framgång). I detta dokument formulerar vi projektets framgångsförutsägelse som ett överlevnadsanalysproblem och tillämpar den censurerade regressionsmetoden där man kan utföra regression i närvaro av partiell information. Vi studerar noggrant projektets framgångstidsfördelning av crowdfunding data och visar att logistiska och logistiska distributioner är ett naturligt val för att lära sig av sådana data. Vi undersöker olika censurerade regressionsmodeller med hjälp av omfattande data från 18K Kickstarter (en populär crowdfunding-plattform) projekt och 116K motsvarande tweets som samlats in från Twitter. Vi visar att de modeller som drar full nytta av både framgångsrika och misslyckade projekt under utbildningsfasen kommer att prestera betydligt bättre på att förutsäga framtida projekts framgång jämfört med de som bara använder de framgångsrika projekten. Vi ger en rigorös utvärdering av många uppsättningar relevanta funktioner och visar att tillägg av få tidsfunktioner som erhålls i projektets tidiga skeden dramatiskt kan förbättra prestandan.
Till exempel Li et al. formulerade kampanjen framgångsförutsägelse som en överlevnadsanalys problem och tillämpade den censurerade regressionsbaserade lösningen REF.
Project Success Prediction in Crowdfunding Environments
{'venue': "WSDM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}