发还是不发:利用在线趋势预测离线内容热度
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2018-07-18 v1
摘要
预测在线内容的热度在过去几年中引起了广泛关注。例如,在新闻编辑室中,记者和编辑迫切希望尽早知道哪些文章将为他们的网站带来最多流量。相关文献包含许多执行此预测的方法和算法。大多数所提出的方法要求在内容发布后的一段时间内监测其热度,才能进行任何长期预测。在本文中,我们提出一种在新闻文章上线前预测其热度的新方法。我们的方法补充了现有的基于内容的方法,并基于关于文章相似性和话题性的若干观察。首先,新文章的热度与近期发表的相似文章的热度相关。其次,新文章的热度与其主要话题的近期历史热度有关。基于这些观察,我们使用时间序列预测来预测文章将获得的访问次数。我们在某国际新闻网站的真实文章数据集上进行的实验证明了所提方法的有效性和高效性。
引用
@article{arxiv.1807.06373,
title = {To Post or Not to Post: Using Online Trends to Predict Popularity of Offline Content},
author = {Sofiane Abbar and Carlos Castillo and Antonio Sanfilippo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06373},
year = {2018}
}