스마트 방송 언제 포스팅하면 눈에 띄나요
본 논문은 소셜 네트워크에서 사용자의 포스팅 시점을 최적화하기 위해 연속시간 포인트 프로세스 모델을 도입한다. 게시자의 조건부 강도(intensity)를 조절함으로써 팔로워 피드에서의 가시성(visibility)을 수학적으로 연결하고, 이를 기반으로 볼록 최적화 문제를 정의한다. 트위터 데이터를 이용한 실험에서 제안 방법이 기존 휴리스틱보다 일관되게 가시성을 향상시킴을 보인다.
저자: Mohammad Reza Karimi, Erfan Tavakoli, Mehrdad Farajtabar
소셜 미디어가 일상 생활과 비즈니스 전략에 깊숙이 침투하면서, 사용자는 자신의 포스트가 팔로워에게 얼마나 오래, 얼마나 자주 노출되는지에 큰 관심을 갖게 되었다. 기존 연구들은 주로 “최적 포스팅 시간”을 경험적으로 도출하거나, 리트윗·좋아요와 같은 반응 지표를 최적화 대상으로 삼았다. 그러나 이러한 반응 지표는 콘텐츠 자체의 매력도, 팔로워의 감정 상태 등 여러 외생 변수에 크게 좌우되어, 순수히 포스팅 시점만을 평가하기엔 한계가 있다.
본 논문은 이러한 한계를 극복하고자, 포스팅 시점을 **조건부 강도(intensity) 함수 λ_u(t)** 로 모델링한다. 이는 사용자가 시간 t에 포스트를 생성할 확률을 나타내는 연속시간 포인트 프로세스의 핵심 파라미터이다. 네트워크 전체를 유향 그래프 G=(V,E) 로 표현하고, 인접 행렬 A를 통해 각 사용자의 피드 흐름을 수학적으로 정의한다. 구체적으로, 사용자의 방송 카운팅 프로세스 N_u(t)와 피드 카운팅 프로세스 M_v(t)=A^T N(t) 를 도입해, 각 팔로워 v가 수신하는 전체 포스트 흐름의 강도 γ_v(t)=A^T λ(t) 로 나타낸다.
가시성(visibility)은 “특정 팔로워 v의 피드 상위 k개의 슬롯 중 최소 하나에 방송자 u의 포스트가 존재하는 시간 비율”로 정의한다. 이를 확률 함수 f_uv(t,k)=P{r_uv(t)≤k} 로 표현하고, 시간 구간
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