两阶段推文参与度预测方法
机器学习
2020-08-25 v1 信息检索
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摘要
本文描述了 D2KLab 团队针对 2020 年 RecSys 挑战赛用户面对推文参与度预测任务所提出的方法。该方法依赖两个不同阶阶段。首先，从挑战赛数据集中学习相关特征。这些特征异构，且是不同学习模块的结果，如手工特征、知识图谱嵌入、情感分析特征与 BERT 词嵌入。其次，这些特征被输入基于 XGBoost 的集成系统。该方法仅在挑战赛数据集的子集上训练，在最终排行榜中排名第 22。
引用
@article{arxiv.2008.10419,
title = {Two Stages Approach for Tweet Engagement Prediction},
author = {Amine Dadoun and Ismail Harrando and Pasquale Lisena and Alison Reboud and Raphael Troncy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10419},
year = {2020}
}