MMJan, 2019

利用今日 Twitter 的讨论预测明日的头条新闻

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TL;DR通过考虑 Twitter 上的用户参与和反应，使用社交媒体数据为基础，提出一种新的模型来预测新闻文章的流行度，在选取的 300 篇政治新闻文章中，该方法优于其他基线模型。
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发现论文，激发创造
  • 社交媒体中的新闻脉搏：流行度预测

    本文旨在通过建立多维特征空间来分析新闻文章的性质，采用回归和分类算法预测其在线受欢迎程度，发现可在 Twitter 上以 84% 的准确率范围内预测其受欢迎度，并突显传统来源与社交网络受欢迎性的差异。

    Feb, 2012

  • 从新闻中学习：在 Twitter 上预测实体的热度

    本文使用监督学习方法，基于新闻周期预测 Twitter 上实体的受欢迎程度，并提取四类特征进行预测，结果表明新闻是预测 Twitter 实体受欢迎程度的良好信息源。

    Jul, 2016

  • 利用社会动态模型预测新闻的受欢迎程度

    预测社交媒体中受欢迎的内容具有挑战性，但是我们利用用户早期反应构建的随机模型可以预测受欢迎的程度，并结合网站设计方面的因素，提高了预测的准确性。

    Apr, 2010

  • 使用社交媒体预测未来

    本文阐述了如何使用社交媒体内容来预测真实世界的结果，具体来说，作者使用 Twitter 上的内容预测了电影的票房收入，并演示了如何使用从 Twitter 中提取的情感来进一步提高社交媒体的预测能力。

    Mar, 2010

  • 通过推特情感预测研究的科学研究公众反应

    本研究旨在预测推特用户在社交媒体上对科学出版物的情感表达，并研究有哪些研究文章特征有助于这种预测。通过识别社交媒体上的研究文章情感，科学家可以评估其研究文章的新的社会影响。

    Sep, 2022

  • 预测推文流行度的贝叶斯方法

    本研究应用贝叶斯方法通过观测 Twitter 上短消息的转发情况和本地网络结构的信息，预测了短消息的传播程度和转发总数，有效提前几分钟预测结果，对于理解社交网络中的广义思想、主题或趋势的传播有潜在的启示作用。

    Apr, 2013

  • 基于 Twitter 数据的最先进选举预测的元分析

    通过系统的分析整理，该论文第一次对来自 Twitter 数据的选举预测整体研究进行了 Meta 分析，揭示了当前研究不能充分证明其预测能力可以取代传统的选举民调，提供了未来研究的方向和需求。

    Jun, 2012

  • 利用 Twitter 数据进行选举预测的平衡调查

    评论了与使用社交媒体进行选举预测有关的每项研究，发现 Twitter 在选举方面的预测能力被极度夸大，仍有许多难题需要解决。

    Apr, 2012

  • Twitter 党派预测

    通过综合调查和实证比较当前党派预测实践，本文提出了几种与或超过最先进方法相竞争的新方法，同时需要更少的计算资源，使从业者能够从多种数据类型中选择并获得强大性能。

    Aug, 2023

  • 如何在社交媒体上生成热门帖子标题？

    利用社交媒体上的趋势和个人风格自动生成流行的标题，通过多种偏好提取器结合双向和自回归变换器的 MEBART 算法在真实数据集上取得了最先进的性能。

    Sep, 2023