Methods for news items popularity estimation on early stages

Миллионы новостей распространяются онлайн каждый день. Инструменты для прогнозирования популярности новостных материалов полезны для простых людей, чтобы обнаружить важную информацию, прежде чем она станет общеизвестной. Также такие методы можно использовать для повышения эффективности рекламных кампаний или предотвращения распространения поддельных новостей. Одной из важных особенностей прогнозирования распространения информации является структура графа влияния. Однако обычно для новостей она неизвестна, поскольку авторы редко публикуют явные ссылки на источники информации. Мы предлагаем метод прогнозирования наиболее популярных новостей в информационном потоке, который решает эту проблему путем построения скрытого графа влияния. Вычислительные эксперименты с двумя различными наборами данных подтвердили, что наша модель повышает точность и точность прогнозирования популярности новостных сообщений.