利用线性模型集成识别社交媒体上的标题党帖子
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2017-10-03 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
标题党的目的是使链接极具吸引力，诱使人们点击。然而，此类文章的内容往往与标题无关，质量低劣，最终令读者感到不满。为了帮助读者，标题党挑战赛（http://www.clickbait-challenge.org/）的组织者要求参赛者构建一个机器学习模型，根据文章的“标题党程度”对其进行评分。在本文中，我们提出使用线性 SVM 模型集成来解决标题党问题，并且我们的方法在挑战赛中得到了成功测试：它表现出 0.036 MSE 的优异性能，在所有参赛方案中排名第 3。
引用
@article{arxiv.1710.00399,
title = {Identifying Clickbait Posts on Social Media with an Ensemble of Linear Models},
author = {Alexey Grigorev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.00399},
year = {2017}
}