Instagram Post Popularity Trend Analysis and Prediction using Hashtag, Image Assessment, and User History Features
المؤلفون المشاركون
Purba, Kristo Radion
Asirvatham, David
Murugesan, Raja Kumar
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2021)، ص ص. 85-94، 10ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Instagram is one of the most popular social networks for marketing.
Predicting the popularity of a post on Instagram is important to determine the influence of a user for marketing purposes.
There were studies on popularity prediction on Instagram using various features and datasets.
However, they haven't fully addressed the challenge of data variability of the global dataset, where they either used local datasets or discretized output.
This research compared several regression techniques to predict the Engagement Rate (ER) of posts using a global dataset.
The prediction model, coupled with the results of the popularity trend analysis, will have more utility for a larger audience compared to existing studies.
The features were extracted from hashtags, image analysis, and user history.
It was found that image quality, posting time, and type of image highly impact ER.
The prediction accuracy reached up to 73.1% using the Support Vector Regression (SVR), which is higher than previous studies on a global dataset.
User history features were useful in the prediction since the data showed a high variability of ER if compared to a local dataset.
The added manual image assessment values were also among the top predictors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Purba, Kristo Radion& Asirvatham, David& Murugesan, Raja Kumar. 2021. Instagram Post Popularity Trend Analysis and Prediction using Hashtag, Image Assessment, and User History Features. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 1, pp.85-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431008
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Purba, Kristo Radion…[et al.]. Instagram Post Popularity Trend Analysis and Prediction using Hashtag, Image Assessment, and User History Features. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 1 (Jan. 2021), pp.85-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431008
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Purba, Kristo Radion& Asirvatham, David& Murugesan, Raja Kumar. Instagram Post Popularity Trend Analysis and Prediction using Hashtag, Image Assessment, and User History Features. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 1, pp.85-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431008
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Text in English ; abstracts in .
رقم السجل
BIM-1431008
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر