利用社交媒体上的对话结构识别潜在有影响力用户
人工智能
2017-11-30 v1 社会与信息网络
摘要
社交网络拥有一个社区，其对评论提供反馈，从而可以识别意见领袖以及其立场不受欢迎的用户。其他平台则没有此类工具支撑。描绘社区对已发布内容的反应是一个非平凡问题。本工作中，我们提出一种新方法，使用抽象论证框架（AAF）与机器学习来描述用户间的交互。我们的实验提供的证据表明，用 AAF 的基元对对话流建模，可在不对内容本身建模的情况下，支持识别持续产出受赞赏内容的用户。
引用
@article{arxiv.1711.10768,
title = {Leveraging Conversation Structure on Social Media to Identify Potentially Influential Users},
author = {Dario De Nart and Dante Degl'Innocenti and Marco Pavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10768},
year = {2017}
}