論文の概要: Predicting the Popularity of Reddit Posts with AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07380v2
• Date: Thu, 17 Jun 2021 02:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 16:11:47.497682
• Title: Predicting the Popularity of Reddit Posts with AI
• Title（参考訳）: AIによるRedditポストの人気予測
• Authors: Juno Kim
• Abstract要約: 本研究の目的は、Reddit投稿の人気を正確に予測できる機械学習モデルを開発することである。 具体的には、そのテキストの内容に基づいて、投稿が受け取るアップボイトの数を予測している。 Redditの投稿データをオンラインデータセットから収集し、単一のサブレディットとサブレディットのコレクションでトレーニングした際のモデルのパフォーマンスを分析しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media creates crucial mass changes, as popular posts and opinions cast a significant influence on users' decisions and thought processes. For example, the recent Reddit uprising inspired by r/wallstreetbets which had remarkable economic impact was started with a series of posts on the thread. The prediction of posts that may have a notable impact will allow for the preparation of possible following trends. This study aims to develop a machine learning model capable of accurately predicting the popularity of a Reddit post. Specifically, the model is predicting the number of upvotes a post will receive based on its textual content. I experimented with three different models: a baseline linear regression model, a random forest regression model, and a neural network. I collected Reddit post data from an online data set and analyzed the model's performance when trained on a single subreddit and a collection of subreddits. The results showed that the neural network model performed the best when the loss of the models were compared. With the use of a machine learning model to predict social trends through the reaction users have to post, a better picture of the near future can be envisioned.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、人気の投稿や意見がユーザーの決定や思考プロセスに大きな影響を与え、大きな変化をもたらしている。 例えば、r/wall Streetbetsにインスパイアされた最近のRedditの暴動は、スレッド上の一連の投稿から始まった。 顕著な影響を与える可能性のあるポストの予測は、次のトレンドの準備を可能にする。 本研究の目的は、Reddit投稿の人気を正確に予測できる機械学習モデルを開発することである。 具体的には、そのテキストの内容に基づいて、投稿が受け取るアップボイト数を予測する。 私は、ベースライン線形回帰モデル、ランダムフォレスト回帰モデル、ニューラルネットワークという3つの異なるモデルを実験しました。 私はredditの投稿データをオンラインデータセットから収集し、単一のサブredditとサブredditのコレクションでトレーニングしたモデルのパフォーマンスを分析しました。 その結果,モデル損失の比較において,ニューラルネットワークモデルの性能が最も高かった。 ユーザーが投稿しなければならない反応を通じて、社会的トレンドを予測するために機械学習モデルを使用することで、近い将来のより良いイメージが想像できる。

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