投稿日: CIKM 論文紹介

【論文紹介】Attention Prediction on Social Media Brand Pages

Lakkaraju, Himabindu and Ajmera, Jitendra
CIKM 2011
ACM, PDF

概要

Facebook上で企業が投稿した記事に対して投稿されるコメント数の予測を目的とした論文。コメント数を予測するうえでClassificationとRegressionのタスクを設定。Classificationでは、対象企業がこれまでに1つの記事で獲得したコメント数の最大値に対する割合に応じて5つのクラス(<10%、<25%、<50%、<75%、>75%)を設定し、新しく投稿された記事がどのクラスに含まれるかを予測する。Regressionでは記事に付与されるコメント数そのものを予測する。

手法

その企業に特有のキーワードが含まれるか、画像やリンクが含まれるか、推定対象の記事に直近の6時間で何件のコメントが投稿されたか、などの素性を使用。Classificationは多クラスSVM、RegressinoはSVM regressionを使用。

評価

General Motors、Bestbuy、Nokiaの3社の記事とコメントを収集。記事を投稿して1時間、3時間、8時間、1日、2日経過した時点のコメント数を予測。ベースライン手法として、ユーザの興味に基づいて各ユーザがコメントを投稿するか否かを予測し、総コメント数を予測する既存手法を使用。

Classification、Regressionともに、記事投稿後の経過時間に依らずベースラインを上回る精度であった。Classificatinoではprecision、recallともに7割前後。Regressionは投稿後の時間が長くなるほど精度が向上。


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