预测在线社交网络中的用户参与度：挑战与机遇
社会与信息网络
2019-07-15 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
自社交媒体出现以来，用户参与或参与度很少受到研究关注。在这篇综述文章中，我们确立了社交媒体中参与的概念以及研究者在探索这一现象时可能面临的主要挑战。我们调查了该领域已完成的一小部分研究文章，并尝试提取、分析和总结研究者所采用的技术。我们根据任务定义对这些工作进行分类，并探讨了已用于任何类型参与度预测的机器学习模型。我们还探讨了已被证明有用的大量特征，并将其分类以便更好地理解和易于重新实现。我们发现，一种技术的成功很大程度上取决于所研究的网络类型，并且不存在在所有类型社交媒体中都能合理奏效的通用机器学习算法或特征集。在应用最先进的机器学习技术(如神经网络)方面缺乏尝试，且迁移学习和域自适应的可能性尚未被探索。
引用
@article{arxiv.1907.05442,
title = {Predicting engagement in online social networks: Challenges and opportunities},
author = {Farig Sadeque and Steven Bethard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05442},
year = {2019}
}