Fugu-MT 論文翻訳(概要): High-Dimensional Tail Index Regression: with An Application to Text Analyses of Viral Posts in Social Media

論文の概要: High-Dimensional Tail Index Regression: with An Application to Text Analyses of Viral Posts in Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01318v2
Date: Sun, 06 Oct 2024 21:12:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-08 13:41:12.163785
Title: High-Dimensional Tail Index Regression: with An Application to Text Analyses of Viral Posts in Social Media
Title（参考訳）: 高次元土壌指数回帰 : ソーシャルメディアにおけるウイルスポストのテキスト解析への応用
Authors: Yuya Sasaki, Jing Tao, Yulong Wang,
Abstract要約: 正規化推定器を示し、その整合性を確立し、収束率を導出する。また,正規化推定器のデバイアス化手法を導入し,その正規性を証明する。これらの手法をLGBTQ+トピックに関連するX上のバイラルポストのテキスト解析に応用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.26106025181471
License:
Abstract: Motivated by the empirical observation of power-law distributions in the credits (e.g., "likes") of viral social media posts, we introduce a high-dimensional tail index regression model and propose methods for estimation and inference of its parameters. First, we present a regularized estimator, establish its consistency, and derive its convergence rate. Second, we introduce a debiasing technique for the regularized estimator to facilitate inference and prove its asymptotic normality. Third, we extend our approach to handle large-scale online streaming data using stochastic gradient descent. Simulation studies corroborate our theoretical findings. We apply these methods to the text analysis of viral posts on X (formerly Twitter) related to LGBTQ+ topics.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア投稿のクレジット(例:「いいね!」)のパワー・ロー分布を実証的に観察した結果,高次元テール指数回帰モデルを導入し,そのパラメータの推定と推定法を提案する。まず、正規化推定器を示し、その整合性を確立し、収束率を導出する。第2に,正規化推定器のデバイアス化手法を導入し,その漸近的正規性を証明する。第3に,確率勾配勾配を用いた大規模オンラインストリーミングデータを扱うためのアプローチを拡張した。シミュレーション研究は、我々の理論的な発見を裏付ける。これらの手法をLGBTQ+トピックに関連するX(旧Twitter)上のバイラル投稿のテキスト解析に適用する。

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