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在社交媒体平台上对互联网迷因进行语境化
探索使用知识图谱来调查互联网迷因在社交媒体上的发布与流行，并借助知识图谱映射的概念来研究迷因在不同平台上的普及度、发现流行迷因以及选择常见迷因渠道和子论坛，并演示如何通过与知识图谱的关联，帮助用户获得社交媒体上迷因的背景信息。
PDF8 months ago
Evons: 用于虚假和真实新闻传播效应分析和预测的数据集
本文介绍了一种新颖的新闻文章网站数据集，该数据集来自于假新闻和真实新闻媒体，用于分析和预测新闻的病毒性。该数据集不同于现有的假新闻数据集，每篇文章的 Facebook 参与计数作为文章病毒性的指标，还提供了文章描述和缩略图图像。使用基于云的
PDF2 years ago
ViralBERT：一种基于 BERT 的用户关注度预测方法
本文提出了一种名为 ViralBERT 的模型，使用基于内容和用户的特征来预测推特的传播性。通过使用两个 BERT 模块来对文本进行语义表示和情感分析，本研究收集 330k 条推特数据对 ViralBERT 进行训练，并证明了其超过了当前领
PDF2 years ago
剖析 Meme 魔法：理解图片 Meme 中病毒性的指标
探讨图片模因产生社交媒体传播热度的视觉元素，根据艺术、心理、营销和神经科学研究，开发了特征码书以注释一组从 4chan 收集的 100 个图像模因，训练机器学习模型以区分可能会病毒性传播的图片模因，结果显示我们的模型可以帮助确定最受欢迎的模
PDF3 years ago
MM利用成对空间变换网络对图像病毒性进行建模
本文提出了一种新的算法，将病毒性预测问题重新定义为属性预测任务，并使用成对神经网络模型来模拟在线媒体图像的病毒性，对促进病毒性的特征提供了重要洞见，在预测方面比现有技术的平均值提高了 12％，我们还研究了外部类别监督对相对属性预测的影响，并
PDF7 years ago
CVPRViraliency：局部病毒性池化
本文介绍了一种基于深度学习的图像识别方法，利用所提出的 “纵向最大平均池化层”（LENA）来预测和定位网络传播的图像或视频，并在两个公共数据库上的实验中取得了优越的表现。
PDF7 years ago
WWW情感主题：情感与病毒传播之间关系的大规模跨语言研究
通过分析社交媒体上遭受的情绪和传播度，本文探讨了新闻文章的传播和情感之间的关系，并发现情感是影响新闻传播和传染力的根本。
PDF9 years ago
CVPR理解图像传播
本文从计算机视觉的角度研究了社交网络上在线内容的传播现象，引入来自 Reddit 的三个图像数据集，定义了传播度量，并使用最先进的图像特征训练分类器来预测图像的传播度，相对传播度和主题，通过相对属性识别了与传播度相关的 5 个主要视觉属性，
PDF9 years ago
病毒性谣言：同质性与极化的作用
在此论文中，作者证明了旨在量化信息消费模式的指标可能提供有关虚假声明传播的重要见解，通过分析意大利 Facebook 用户消费不同类型（科学和阴谋新闻）的信息，表明用户在不同内容上的参与度与具有类似消费模式的朋友数量成正相关，然后在 710
PDF10 years ago
探索 Google Plus 中的图片病毒性
本文研究了在线社交网络上对帖子的互动反应，发现在帖子中加入图像等可视化元素后，其视觉特征会对帖子的病毒性产生不同的影响，同时提出了与其相关的几种假设和解释及其动态特征。
PDF11 years ago
探索社交网络中文本的传播性
本文旨在阐明病毒传播的概念，结合社交网络中内容的传播属性，通过机器学习方法初步分析预测病毒传播的影响因素。
PDF12 years ago
好友、坏消息 ——Twitter 中的情感和病毒性
通过对推特社交媒体上的三个语料库的量化分析，本文发现，情感和信息内容对推文的传播具有显著的影响，尤其是对于新闻类话题，负面情绪会增强传播效果。
PDF14 years ago