Apprentissage d'ordonnancement et influence de l'ambiguïté pour la prédiction d'activité sur les réseaux sociaux
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چکیده
We study in this paper different strategies to rank keyword activities through a comparison of pointwise and pairwise learning to rank approaches, as well as the impact of keyword ambiguity, keyword activity and keyword set size on the prediction results. It is the first time, to our knowledge, that such dimensions are evaluated in this framework. Our experiments are conducted on a large dataset built by monitoring Twitter over a year and including 1497 keywords. The different methods tested are evaluated using standard ranking scores as well as a newly defined, application driven quality measure. MOTS-CLÉS : Médias sociaux ; Apprentissage d’ordonnancement ; Prédiction d’activité
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