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J-GLOBAL ID：202002247109302055   整理番号：20A2028475

SMPチャレンジ ソーシャルメディア予測チャレンジ2019の概要【JST・京大機械翻訳】

SMP Challenge An Overview of Social Media Prediction Challenge 2019

著者 (6件)： Wu Bo (Columbia University, New York, NY, USA) ,  Cheng Wen-Huang (National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan Roc) ,  Liu Peiye (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Liu Bei (Microsoft Research Asia, Beijing, China) ,  Zeng Zhaoyang (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Luo Jiebo (University of Rochester, New York, NY, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’19  ページ： 2667-2671  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「SMPチャレンジ」は,ソーシャルマルチメディアに関する多数のデータのための新しい予測タスクを発見し,優れた研究チームを追求することを目的とする。ソーシャルマルチメディアデータ(例えば写真,ビデオまたはニュース)による予測を行うことは,将来,より良い戦略的決定を行うのを助けるだけでなく,マルチメディア推薦,広告システム,ファッション分析などの様々な問題とシナリオに関する高度な予測学習と解析手法も探求する。ACMマルチメディア2019におけるSMPチャレンジにおいて,著者らは,アップロードの前にソーシャルメディアフィードにおける新しいオンラインポストの将来の相互作用または魅力(クリック,ビューまたは類似点など)の予測に焦点を当てた新しい予測タスク時間Populality予測を導入した。また,69Kユーザから480K以上の大規模SMPDベンチマークを収集し,放出した。本論文では,課題問題を定義し,データセットの概観を与え,データおよびアノテーションのための豊富な情報の統計を提示し,そして,課題に対する時間的人気予測のための精度および相関評価メトリックスを設計した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  相互作用 ,  学習 ,  ファッション ,  録画装置 ,  ニュース ,  ベンチマーク ,  *マルチメディア ,  アノテーション
準シソーラス用語： アップロード ,  ユーザ行動 ,  メトリックス ,  オンライン ,  *ソーシャルメディア ,  解析手法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人気性予測 ,  ソーシャルマルチメディア ,  ユーザ行動 ,  視覚予測

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： SMP ,  ソーシャルメディア ,  予測 ,  概要