社交媒体上考虑选择行为的用户参与度建模与优化
社会与信息网络
2021-04-05 v1 机器学习
摘要
我们致力于解决在 Twitter 平台上最大化用户对内容（以点赞、回复、转发及带评论转发形式）参与度的问题。我们将参与度预测任务表述为一个多标签分类问题，该问题捕捉了在无监督推文主题聚类上的选择行为。我们提出了一种神经网络架构，其融合用户参与历史并基于该上下文预测选择。我们通过使用从 Twitter 获取的大规模数据集，基于所提模型求解适当定义的优化问题，研究了推荐推文对参与结果的影响。
引用
@article{arxiv.2104.00801,
title = {Choice-Aware User Engagement Modeling andOptimization on Social Media},
author = {Saketh Reddy Karra and Theja Tulabandhula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00801},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 1 figure