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分析 2022 年法国选举中流行 Twitter 话题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了Instagram上的hashtag，发现时序模式可划分为四个不同群集，语义位移较大的hashtag比例不可忽略，用户分享较均匀的hashtag不易语义位移。作者提出了一个双向图嵌入模型以总结用户的hashtag概要，并基于这些概要进行好友预测，证明hashtag具有强大的社交信号。
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关键要点
- 本文对Instagram上的hashtag进行了首次大规模实证分析。
- 时序模式可划分为四个不同群集。
- 语义位移较大的hashtag比例不可忽略。
- 用户分享较均匀的hashtag不易发生语义位移。
- 作者提出了一个双向图嵌入模型以总结用户的hashtag概要。
- 基于hashtag概要进行好友预测，证明hashtag具有强大的社交信号。
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