論文の概要: Predicting Popularity of Images Over 30 Days

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01326v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 07:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 14:08:46.169244
• Title: Predicting Popularity of Images Over 30 Days
• Title（参考訳）: 30日間にわたる画像の人気予測
• Authors: Amartya Dutta, Ferdous Ahmed Barbhuiya
• Abstract要約: この研究は、ユーザーと画像のソーシャル機能を使って、Flickr上の画像の人気を30日間にわたって予測することを目的としている。 画像の形状と規模を予測し、30日間にわたる画像の予測シーケンスを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The current work deals with the problem of attempting to predict the popularity of images before even being uploaded. This method is specifically focused on Flickr images. Social features of each image as well as that of the user who had uploaded it, have been recorded. The dataset also includes the engagement score of each image which is the ground truth value of the views obtained by each image over a period of 30 days. The work aims to predict the popularity of images on Flickr over a period of 30 days using the social features of the user and the image, as well as the visual features of the images. The method states that the engagement sequence of an image can be said to depend on two independent quantities, namely scale and shape of an image. Once the shape and scale of an image have been predicted, combining them the predicted sequence of an image over 30 days is obtained. The current work follows a previous work done in the same direction, with certain speculations and suggestions of improvement.
• Abstract（参考訳）: 現在の作品は、アップロードされる前に画像の人気を予測しようとする問題に対処している。 この方法はFlickrの画像に特化している。 各画像の社会的特徴とアップロードしたユーザーの特徴が記録されている。 また、データセットは、30日間にわたって各画像によって得られたビューの基底真理値である各画像のエンゲージメントスコアも含む。 この研究は、ユーザーと画像の社会的特徴と画像の視覚的特徴を用いて、Flickr上の画像の人気を30日間にわたって予測することを目的としている。 この方法では、画像のエンゲージメントシーケンスは、画像のスケールと形状の2つの独立した量に依存すると言える。 画像の形状とスケールが予測されると、それらを組み合わせて、30日以上にわたる画像の予測シーケンスを得る。 現在の作業は、ある憶測と改善の提案を持って、同じ方向に進めた以前の作業に続くものだ。

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