Social media creates crucial mass changes, as popular posts and opinions cast a significant influence on users' decisions and thought processes. For example, the recent Reddit uprising inspired by r/wallstreetbets which had remarkable economic impact was started with a series of posts on the thread. The prediction of posts that may have a notable impact will allow for the preparation of possible following trends. This study aims to develop a machine learning model capable of accurately predicting the popularity of a Reddit post. Specifically, the model is predicting the number of upvotes a post will receive based on its textual content. I experimented with three different models: a baseline linear regression model, a random forest regression model, and a neural network. I collected Reddit post data from an online data set and analyzed the model's performance when trained on a single subreddit and a collection of subreddits. The results showed that the neural network model performed the best when the loss of the models were compared. With the use of a machine learning model to predict social trends through the reaction users have to post, a better picture of the near future can be envisioned.


翻译:社交媒体产生了至关重要的大规模变化,因为流行的海报和观点对用户的决定和思维过程产生了重大影响。例如,最近由r/wallstreetbet 引发的、具有显著经济影响的Reddit暴动开始于线上的一系列文章。预测可能具有显著影响的职位,将有助于为可能的以下趋势做准备。这项研究旨在开发一个机器学习模型,能够准确预测Reddit 文章的受欢迎程度。具体地说,该模型正在预测基于其文字内容的一篇文章将收到的高音数量。我试验了三种不同的模型:基线线性回归模型、随机森林回归模型和神经网络。我从一个在线数据集中收集了Reddit 数据并分析了模型在就单一子编辑和子编辑集进行培训时的性能。结果显示,当模型丢失时,神经网络模型表现最佳。使用机器学习模型通过反应用户预测社会趋势时,可以设想出一个更美的近期前景。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月10日
QuAC : Question Answering in Context
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员