We put forward four user engagement

We put forward four user engagement levels that characterize
how users attend to articles they have decided to
read, as they landed on the article page. We recall that
we are not attempting to capture scrolling behaviors, but
to exploit these to understand which parts of a news article
users engaged with, and to map these to the four proposed
engagement levels. Our analysis shows that these
levels are intuitive, and bring more refined insights about
how user engage with articles, than using dwell time alone.
The engagement levels were derived using the viewport time
information, which can be computed through scalable and
non-intrusive instrumentation. Next, we study how viewport
time can be used to predict these levels of engagement
based on the textual topics of a news artic

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đưa ra bốn người sử dụng tham gia cấp đặc trưnglàm thế nào người dùng tham gia vào bài viết, họ đã quyết địnhđọc, như họ đã hạ cánh trên trang bài viết. Chúng tôi gợi lại rằngchúng tôi không cố gắng để nắm bắt hành vi di chuyển, nhưngđể khai thác này để hiểu phần nào của một bài viếtngười dùng tham gia với, và bản đồ này để bốn đềmức độ tham gia. Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng nhữngcấp độ là trực quan, và đem lại những cái nhìn tinh tế hơnlàm thế nào người dùng tham gia với các bài viết, so với sử dụng thời gian dừng lại ở một mình.Mức độ tham gia đã được bắt nguồn bằng cách sử dụng thời gian khung nhìnthông tin, mà có thể được tính thông qua khả năng mở rộng vàthiết bị không xâm nhập. Tiếp theo, chúng ta nghiên cứu cách khung nhìnthời gian có thể được sử dụng để dự đoán các mức độ tham giaDựa trên các chủ đề văn bản của một bản tin artic

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đưa ra mức độ tham gia của bốn người sử dụng đặc trưng cho
cách người dùng tham gia vào các bài báo họ đã quyết định để
đọc, như họ đã hạ cánh trên các trang bài viết. Chúng ta nhớ lại rằng
chúng ta không cố gắng để nắm bắt hành vi di chuyển, nhưng
để khai thác những hiểu phần nào của một bài báo tin tức
thu hút người dùng, và đưa những bốn đề xuất
mức độ tham gia. Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng những
mức độ trực quan, và mang lại những hiểu biết tinh tế hơn về
cách sử dụng tham gia với các bài viết, vì sử dụng thời gian dừng một mình.
Các mức cam kết đã được bắt nguồn bằng cách sử dụng thời gian khung nhìn
thông tin, có thể được tính thông qua khả năng mở rộng và
thiết bị đo không xâm nhập. Tiếp theo, chúng ta nghiên cứu cách khung nhìn
thời gian có thể được sử dụng để dự đoán các mức độ tương tác
dựa trên các chủ đề văn bản của một Artic tin tức