arXiv cs.LG· Ritwik Singh, Mayukh Majumdar, Subodha Kumar·· 7 小时前AI 评分13
用机器学习预测社交媒体互动：LightGBM 解释 81.8% 互动分数方差
Predicting Social Media Engagement using Machine Learning
AI 导读
研究收集 Facebook 上家具企业的图片帖子，提取视觉、文本和时间特征，用 Random Forest、LightGBM、XGBoost 等模型预测社交媒体互动。主模型 LightGBM 解释了 81.8% 的互动分数方差，是基线模型的 2.3 倍；捕捉帖子偏离品牌常规程度的品牌相对偏差特征是最强预测因子，占总重要性的 51.3%。
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