ABSTRACTPrior work on user engageme

ABSTRACT
Prior work on user engagement with online news sites identified dwell time as a key engagement metric. Whereas on average, dwell time gives a reasonable estimate of user engagement with a news article, it does not capture user engagement with the news article at sub-document level nor it allows to measure the proportion of article read by the user. In this paper, we analyze online news reading patterns using large-scale viewport data collected from 267,210 page
views on 1,971 news articles on a major online news website. We propose four engagement metrics that, unlike dwell time, more accurately reflect how users engage with and attend to
the news content. The four metrics capture different levels of engagement, ranging from bounce to complete, providing clear and interpretable characterizations of user engagement with online news. Furthermore, we develop a probabilistic model that combines both an article textual content and level of user engagement information in a joint model. In our experiments we show that our model, called TUNE, is able to predict future level of user engagement based on textual
content alone and outperform currently available methods.

Kết quả (Việt) 1:

TÓM TẮTTrước khi làm việc trên người sử dụng cam kết với các trang web tin tức trực tuyến xác định dừng lại ở thời gian như là một thước đo quan trọng tham gia. Trong khi trung bình dừng lại ở thời gian cho một ước tính hợp lý của người dùng tham gia với một bài viết, nó không nắm bắt người sử dụng cam kết với cấp độ tiểu tài liệu tin tức, bài viết và cũng không nó cho phép để đo tỷ lệ bài đọc của người sử dụng. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích tin tức trực tuyến đọc mẫu bằng cách sử dụng quy mô lớn các chế độ xem dữ liệu thu thập từ các trang 267,210quan điểm về 1.971 tin tức bài viết trên một trang web tin tức trực tuyến lớn. Chúng tôi đề nghị bốn số liệu cam kết rằng, không giống như thời gian ngự, phản ánh chính xác hơn cách người dùng tham gia với và tham gia vàonội dung tin tức. Các số liệu bốn nắm bắt các mức độ khác nhau của các cam kết, khác nhau, từ thư bị trả lại để hoàn thành, cung cấp rõ ràng và interpretable characterizations của người sử dụng cam kết với tin tức trực tuyến. Hơn nữa, chúng tôi phát triển một mô hình xác suất kết hợp nội dung văn bản bài viết lẫn mức độ thông tin người dùng tham gia trong một mô hình chung. Trong các thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi cho rằng mô hình của chúng tôi, được gọi là điều CHỈNH, có thể dự đoán tương lai cấp độ của sự tham gia của người dùng dựa trên văn bảnnội dung một mình và tốt hơn các phương pháp hiện có sẵn.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt
công việc Trước khi về tương tác người dùng với các trang tin tức trực tuyến xác định thời gian dừng tại như một cam kết số liệu chính. Trong khi đó, trung bình, thời gian dừng cho một ước tính hợp lý của người sử dụng tham gia với một bài báo, nó không chụp tác của người dùng với các mục tin ở cấp tiểu tài liệu cũng như không cho phép để đo tỷ trọng của bài viết được đọc bởi người sử dụng. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích mô hình đọc tin tức trực tuyến sử dụng dữ liệu khung nhìn quy mô lớn thu được từ 267.210 trang
điểm trên 1.971 bài báo trên một trang web tin tức trực tuyến lớn. Chúng tôi đề xuất bốn số liệu tương tác, không giống như thời gian dừng, phản ánh chính xác hơn cách người dùng tương tác và tham dự vào
các nội dung tin tức. Bốn số liệu nắm bắt mức độ tương tác khác nhau, từ các thư bị trả lại để hoàn thành, cung cấp tả những đặc điểm rõ ràng và có thể phiên dịch của người sử dụng tham gia với các tin tức trực tuyến. Hơn nữa, chúng tôi phát triển một mô hình xác suất kết hợp cả hai nội dung bài viết văn bản và mức độ thông tin tương tác người dùng trong một mô hình chung. Trong thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi cho thấy rằng mô hình của chúng tôi, được gọi là TUNE, có thể dự đoán mức độ tương lai của người sử dụng tham gia dựa trên văn bản
nội dung một mình và làm tốt hơn các phương pháp hiện có.