論文の概要: Improving Social Media Popularity Prediction with Multiple Post Dependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15413v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 09:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:12:16.655609
• Title: Improving Social Media Popularity Prediction with Multiple Post Dependencies
• Title（参考訳）: 複数のポスト依存によるソーシャルメディアの人気予測の改善
• Authors: Zhizhen Zhang, Xiaohui Xie, Mengyu Yang, Ye Tian, Yong Jiang, Yong Cui
• Abstract要約: 本稿では,DSN(Dependency-Aware Sequence Network)という新しい予測フレームワークを提案する。 DSNは、画像や投稿のテキスト情報からタスク固有の表現を得るために、効率的な微調整戦略を備えたマルチモーダル特徴抽出器を採用する。 ポスト間の依存性のために、DSNは階層的な情報伝達法を使用してカテゴリ表現を学習し、ポスト間の差異をよりよく記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.517898847695136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social Media Popularity Prediction has drawn a lot of attention because of its profound impact on many different applications, such as recommendation systems and multimedia advertising. Despite recent efforts to leverage the content of social media posts to improve prediction accuracy, many existing models fail to fully exploit the multiple dependencies between posts, which are important to comprehensively extract content information from posts. To tackle this problem, we propose a novel prediction framework named Dependency-aware Sequence Network (DSN) that exploits both intra- and inter-post dependencies. For intra-post dependency, DSN adopts a multimodal feature extractor with an efficient fine-tuning strategy to obtain task-specific representations from images and textual information of posts. For inter-post dependency, DSN uses a hierarchical information propagation method to learn category representations that could better describe the difference between posts. DSN also exploits recurrent networks with a series of gating layers for more flexible local temporal processing abilities and multi-head attention for long-term dependencies. The experimental results on the Social Media Popularity Dataset demonstrate the superiority of our method compared to existing state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの人気予測は、レコメンデーションシステムやマルチメディア広告など、さまざまなアプリケーションに大きな影響を与えているため、多くの注目を集めている。 最近のソーシャルメディア投稿のコンテンツを利用して予測精度を向上させる努力にもかかわらず、既存のモデルの多くは投稿間の複数の依存関係を十分に活用できず、投稿からコンテンツ情報を総合的に抽出することが重要である。 この問題に対処するため,我々は,ポスト間およびインポスト間の依存関係を利用したdsn(dependency-aware sequence network)と呼ばれる新しい予測フレームワークを提案する。 DSNは、画像や投稿のテキスト情報からタスク固有の表現を得るために、効率的な微調整戦略を備えたマルチモーダル特徴抽出器を採用する。 ポスト間の依存関係のために、dsnは階層的情報伝達手法を使用して、ポスト間の差異をよりよく記述できるカテゴリ表現を学習する。 DSNはまた、よりフレキシブルなローカル時間処理能力と長期依存に対するマルチヘッドアテンションのために一連のゲーティング層を持つリカレントネットワークを利用する。 実験結果は,既存の最先端モデルと比較して,提案手法の優位性を示すものである。

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