Fugu-MT 論文翻訳(概要): Choice-Aware User Engagement Modeling andOptimization on Social Media

論文の概要: Choice-Aware User Engagement Modeling andOptimization on Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00801v1
Date: Thu, 1 Apr 2021 23:31:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-05 22:58:29.395115
Title: Choice-Aware User Engagement Modeling andOptimization on Social Media
Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるユーザエンゲージメントのモデル化と最適化
Authors: Saketh Reddy Karra and Theja Tulabandhula
Abstract要約: エンゲージメント予測タスクをマルチラベル分類問題として定式化する。本論文では,ユーザエンゲージメント履歴を組み込んだニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,その状況に応じて選択条件を予測する。提案するツイートがエンゲージメントの成果に与える影響について,適切なスイート最適化問題を解くことにより検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9944647907864257
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We address the problem of maximizing user engagement with content (in the form of like, reply, retweet, and retweet with comments)on the Twitter platform. We formulate the engagement forecasting task as a multi-label classification problem that captures choice behavior on an unsupervised clustering of tweet-topics. We propose a neural network architecture that incorporates user engagement history and predicts choice conditional on this context. We study the impact of recommend-ing tweets on engagement outcomes by solving an appropriately defined sweet optimization problem based on the proposed model using a large dataset obtained from Twitter.
Abstract（参考訳）: 我々は、twitterプラットフォーム上のコンテンツ(like、reply、retweet、retweetなど)に対するユーザーのエンゲージメントを最大化する問題に対処する。ツイートトピックの教師なしクラスタリングにおける選択行動を捉えるマルチラベル分類問題として,エンゲージメント予測タスクを定式化する。本稿では,ユーザのエンゲージメント履歴を組み込んだニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本研究では,提案モデルに基づくスイート最適化問題に対して,twitterから得られた大規模データセットを用いて適切に定義された解法を用いて,ツイートの推薦がエンゲージメントの成果に与える影響について検討する。

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