論文の概要: Predicting Post Virality with Temporal Cross-Attention over Trend Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02358v1
- Date: Mon, 04 May 2026 08:59:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.203938
- Title: Predicting Post Virality with Temporal Cross-Attention over Trend Signals
- Title（参考訳）: トレンド信号に対する時間的交差注意による姿勢の正当性予測
- Authors: Sarvagya Somvanshi, Mohan Xu, Rakhi Chadalavada, Nathan Canera,
- Abstract要約: ソーシャルメディアのバイラル性を予測するための現在のモデルは、静的テキストと構造的特徴に大きく依存している。
本研究では,現実の注目信号が,ポストテキストだけでなく,ソーシャルメディアのバイラル性の予測を改善することができるかどうかを考察する。
ウィキペディアのページビュースパイクから派生した時間信号と内部プラットフォーム表現を融合させてRedditのポストバイラル性を予測するアーキテクチャであるモデルを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4396133551696642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current models for predicting social media virality rely heavily on static textual and structural features, effectively ignoring the highly dynamic nature of trend signals. We study whether real-world attention signals can improve the prediction of social-media virality beyond what post text alone reveals. We introduce \model{}, an architecture that predicts Reddit post virality by fusing internal platform representations with exogenous temporal signals derived from Wikipedia pageview spikes. We frame virality as a binary classification task that accounts for differences in subreddit scale, labeling posts as viral if they exceed the 90th percentile of per-subreddit engagement and a minimum absolute score threshold. We introduce ViralityNET combines four post-level streams: title embeddings, body embeddings, structural metadata, and learned subreddit embeddings with a cross-attention block that queries a daily sliding-window trends matrix encoding the top-512 Wikipedia spike terms from the preceding seven days. Empirical results suggest that incorporating external attention signals yields consistent gains, outperforming text-only baselines by +0.015 AUC-PR and achieving an overall AUC-ROC of 0.836. Overall, we provide evidence that incorporating external attention signals yields measurable improvements over text-only baselines, highlighting the importance of real-world dynamics in shaping online virality.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのバイラル性を予測するための現在のモデルは静的テキストと構造的特徴に大きく依存しており、トレンド信号の非常にダイナミックな性質を無視している。
本研究では,現実の注目信号が,ポストテキストだけでなく,ソーシャルメディアのバイラル性の予測を改善することができるかどうかを考察する。
ウィキペディアのページビュースパイクから派生した外因性時間信号と内部プラットフォーム表現を融合させてRedditのポストバイラル性を予測するアーキテクチャである \model{} を紹介する。
我々は、サブレディット尺度の違いを考慮に入れたバイナリ分類タスクとしてバイラル性を設定し、サブレディット単位のエンゲージメントの90%を超え、絶対スコア閾値が最小となる場合、ポストをバイラルとしてラベル付けする。
ViralityNETは、タイトル埋め込み、ボディ埋め込み、構造メタデータ、学習されたサブレディット埋め込みの4つのポストレベルストリームを組み合わせて、過去7日間のウィキペディアのスパイク用語をエンコードした日次スライドウィンドウトレンドマトリックスをクエリするクロスアテンションブロックを導入します。
実験結果から,外部注意信号の導入は,テキストのみのベースラインを+0.015 AUC-PRで上回り,全体的なAUC-ROCは0.836。
全体として、外部からの注意信号が組み込まれれば、テキストのみのベースラインよりも測定可能な改善が得られ、オンラインバイラル化の形成における現実世界のダイナミクスの重要性が強調される。
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