Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Методы оценки популярности новостных материалов на ранних стадиях

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(5)-10

Полный текст:

Аннотация

Миллионы новостей распространяются онлайн каждый день. Инструменты для прогнозирования популярности новостных материалов полезны для простых людей, чтобы обнаружить важную информацию, прежде чем она станет общеизвестной. Также такие методы можно использовать для повышения эффективности рекламных кампаний или предотвращения распространения поддельных новостей. Одной из важных особенностей прогнозирования распространения информации является структура графа влияния. Однако обычно для новостей она неизвестна, поскольку авторы редко публикуют явные ссылки на источники информации. Мы предлагаем метод прогнозирования наиболее популярных новостей в информационном потоке, который решает эту проблему путем построения скрытого графа влияния. Вычислительные эксперименты с двумя различными наборами данных подтвердили, что наша модель повышает точность и точность прогнозирования популярности новостных сообщений.

Об авторах

Арам Арутюнович Аветисян
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Россия
Студент магистратуры факультета ВМК МГУ


Михаил Дробышевский
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия
Младший научный сотрудник отдела информационных систем


Денис Юрьевич Турдаков
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Россия
Кандидат физико-математических наук, заведующий отделом информационных систем ИСП РАН, доцент кафедры системного программирования МГУ


Список литературы

1. B. Shulman, A. Sharma, and D. Cosley. Predictability of popularity: gaps between prediction and understanding. In Proc. of the Tenth International AAAI Conference on Web and Social Media, 2016, pages 348–357.

2. J. Cheng, L. Adamic, P. A. Dow, J. M. Kleinberg, and J. Leskovec. Can cascades be predicted? In Proc. of the 23rd international conference on World Wide Web, 2014, pp. 925–936.

3. Y. Yang, J. Tang, C. W.-k. Leung, Y. Sun, Q. Chen, J. Li, and Q. Yang. Rain: social role-aware information diffusion. In Proc. of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2015, pp. 367–373.

4. J. Yang and J. Leskovec. Modeling information diffusion in implicit networks. In Proc. of the 2010 IEEE 10th International Conference on Data Mining (ICDM, 2010), pp. 599–608.

5. Avetisyan A.A., Drobyshevskiy M.D., Turdakov D.Yu. Methods for Information Spread Analysis. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 30, issue 6, 2018, pp. 199-220 (in Russian). DOI: 10.15514/ISPRAS-2018-30(6)-11 / Аветисян А.А., Дробышевский М.Д., Турдаков Д.Ю. Методы анализа информационных потоков в сети Интернет. Труды ИСП РАН, том 30, вып. 6, 2018 г., стр. 199-220.

6. M. Gomez Rodriguez, J. Leskovec, and A. Krause. Inferring networks of diffusion and influence. In Proc. of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2010, pp. 1019–1028.

7. M. G. Rodriguez, D. Balduzzi, and B. Schölkopf. Uncovering the temporal dynamics of diffusion networks. arXiv:1105.0697, 2011.

8. M. Gomez Rodriguez, J. Leskovec, and B. Schölkopf. Structure and dynamics of information pathways in online media. In Proceedings of the sixth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2013, pp 23–32.

9. M. Jenders, G. Kasneci, and F. Naumann. Analyzing and predicting viral tweets. In Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web, 2013, pp. 657–664.

10. S. Petrovic, M. Osborne, and V. Lavrenko. Rt to win! predicting message propagation in twitter. In Proc. of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2011, pp. 586-589.

11. Q. Cao, H. Shen, K. Cen, W. Ouyang, and X. Cheng. Deephawkes: bridging the gap between prediction and understanding of information cascades. In Proc. of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management, 2017, pp. 1149–1158.

12. C. Li, J. Ma, X. Guo, and Q. Mei. Deepcas: an end-to-end predictor of information cascades. In Proc/ of the 26th international conference on World Wide Web, 2017, pp. 577–586.

13. Q. Zhang, Y. Gong, J. Wu, H. Huang, and X. Huang. Retweet prediction with attention-based deep neural network. In Proc. of the 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2016, pp. 75–84.

14. J. Leskovec. NETINF. Available at: http://snap.stanford.edu/netinf/, accessed 10,11.2019.

15. D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, No. 3, 2003, pp. 993–1022.


Для цитирования:


Аветисян А.А., Дробышевский М., Турдаков Д.Ю. Методы оценки популярности новостных материалов на ранних стадиях. Труды Института системного программирования РАН. 2019;31(5):137-144. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(5)-10

For citation:


Avatisyan A.A., Drobyshevsky M.D., Turdakov D.Yu. Methods for News Items Popularity Estimation on Early Stages. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2019;31(5):137-144. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(5)-10

Просмотров: 127


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)