众包音乐知识策展中的专长与动态：以 Genius 平台为例

许多平台主要从志愿者处收集众包信息。随着这类知识策展变得普遍，贡献形式差异显著，并由不同平台上的多样过程所驱动。因此，针对一个平台的模型未必适用于其他平台。在此，我们研究 Genius 的时间动态，该平台主要为用户贡献的歌词注释而设计。Genius 的一个独特方面是注释极其局部化——一条被注释的歌词可能仅为一首歌的几行——但同时也高度关联，例如通过歌曲、专辑、艺人或流派。我们分析若干与歌词注释及其编辑相关的动态过程，它们与其他平台的模型大不相同。例如，歌曲注释上的专长呈现“U 形”，即专家既是早期也是晚期贡献者，而非专家在中间阶段贡献；我们开发了一个捕捉此类行为的用户效用模型。我们还发现用户贡献生命周期早期出现的若干贡献特征，可区分（最终的）专家与非专家。结合我们的发现，我们开发了一个用于用户专长早期预测的模型。