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文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——3.23 其他预测方法

3.23 其他预测方法 除了以上两大类流行度预测方法之外，有些方法还从概率模型和传播模拟的角度实现对用户生成内容流行度的预测。例如，Zaman 等[33]分别利用基于贝叶斯的概率模型以及概率协同过滤模型MatchBox [34] ，对 Twitter 上推文的流行度进行预测。万圣贤等[35]提出了一种基于传播模拟的微博消息流行度预测方法。该方法首先利用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率，然后....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——3.21 基于分类 / 回归的预测方法

3.21 基于分类 / 回归的预测方法 基于分类 / 回归的预测方法的基本思路是将流行度预测问题形式化为分类或回归问题，在对用户生成内容自身及其初期传播过程进行特征提取后，采用常用的分类器或回归算法进行预测工作。这类方法关注的重点在于提取对于分类或回归有效的特征，下面是一些典型的研究工作。 基于回归的预测方法 Szabo 等[4]通过对 Youtube 中视频以及 Digg中 digg 消息的研....

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