Goodreads社交读书行为分析及其对Amazon畅销书的预测
社会与信息网络
2018-09-21 v1
摘要
一本书的成功/流行取决于多种外在和内在参数。本文研究读书特征如何影响书籍的流行度。为此，我们对Goodreads实体进行跨平台研究，并尝试建立各类Goodreads实体与热门书籍（“Amazon畅销书”）之间的联系。我们分析Goodreads平台上的集体阅读行为，并量化Goodreads实体的各种特征以识别这些Amazon畅销书（ABS）与其他非畅销书之间的差异。随后我们利用这些特征构建预测模型，以预测一本书在出版后一个月（15天）内是否会成为畅销书。在平衡集上，相对于另一竞争类为从Goodreads数据集中随机选取的书籍，我们取得了88.72%（85.66%）的很高平均准确率。我们主要基于用户发帖衍生特征与体裁相关特性属性的方法，相较基于传统流行度因素（评分、评论）的基线方法提升了16.4%。我们还用两组更具竞争性的书籍评估模型：a）既高评分又获大量评论（但非畅销书）的书籍（HRHR）；b）非畅销的Goodreads选择奖提名书籍（GCAN）。对ABS vs GCAN我们取得了相当好结果，平均准确率高达87.1%且ROC很高。对ABS vs HRHR，模型平均准确率达86.22%。
引用
@article{arxiv.1809.07354,
title = {Analyzing Social Book Reading Behavior on Goodreads and how it predicts Amazon Best Sellers},
author = {Suman Kalyan Maity and Abhishek Panigrahi and Animesh Mukherjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07354},
year = {2018}
}
备注
25 pages, 8 figures, 5 tables, Influence and Behavior Analysis in Social Networks and Social Media (Springer)