För många användare på sociala nätverk är ett av målen när man sänder innehåll att nå en stor publik. Sannolikheten att ta emot reaktioner på ett meddelande skiljer sig för varje användare och beror på olika faktorer, såsom plats, dagliga och veckovisa beteendemönster och synligheten av meddelandet. Medan tidigare arbete har fokuserat på övergripande nätverksdynamik och informationsflöde kaskader, problemet med att rekommendera personliga utstationeringstider har förblivit ett underskattat ämne forskning. I denna studie formulerar vi ett när-till-post problem, där målet är att hitta de bästa tiderna för en användare att posta på sociala nätverk för att maximera sannolikheten för publikens svar. För att förstå komplexiteten i problemet, undersöker vi användarnas beteende i termer av post-to-reaktion tider, och jämföra kors-nätverk och kors-stad veckovisa reaktion beteende för användare i olika städer, på både Twitter och Facebook. Vi utför denna analys på över en miljard postade meddelanden och observerade reaktioner, och föreslår flera metoder för att generera personlig utstationering scheman. Vi bedömer empiriskt dessa scheman på en användaruppsättning på 0,5 miljoner aktiva användare och mer än 25 miljoner meddelanden observerade under en 56-dagarsperiod. Vi visar att användarna ser en reaktionsvinst på upp till 17% på Facebook och 4% på Twitter när de rekommenderade utstationeringstiderna används. Vi öppnar datasetet som används i denna studie, som inkluderar tidsstämpelr för över 144 miljoner inlägg och över 1,1 miljarder reaktioner. De personliga scheman som härleds används i ett fullt utplacerat produktionssystem för att rekommendera utstationeringstider för miljontals användare varje dag.
"När-till-post" problemet studerades först av REF, som utförde en stor empirisk studie om de bästa tiderna för en användare att posta i Twitter och Facebook, mäta uppmärksamhet en användare väcker med hjälp av antalet svar på hennes inlägg.
When-To-Post on Social Networks
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}