Influence Maximization (IM) We prop

Influence Maximization (IM) We propose a new approach to find entities for a hashtag. We
use an observed behavioral pattern in creating Wikipedia pages for guiding our approach to entity prominence: Wikipedia articles of entities that are prominent for a topic are quickly created or updated,1 and subsequently enriched with links to related entities. This linking process signals the dynamics of editor attention and exposure to the
event (Keegan et al., 2011). We argue that the process does not, or to a much lesser degree, happen to more marginal entities or to very general entities.
As illustrated in Figure 2, the entities closer to the 2014 Olympics get more updates in the revisions of their Wikipedia articles, with subsequent links
pointing to articles of more distant entities. The direction of the links influences the shifting attention of users (Keegan et al., 2011) as they follow the structure of articles in Wikipedia.

Kết quả (Việt) 1:

Ảnh hưởng đến tối đa hóa (IM) chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới để tìm tổ chức cho một hashtag. Chúng tôisử dụng một mô hình hành vi quan sát trong việc tạo ra các trang Wikipedia cho hướng dẫn cách tiếp cận chúng tôi tổ chức nổi tiếng: Wikipedia bài viết của thực thể nổi bật cho một chủ đề được nhanh chóng tạo ra hoặc Cập Nhật, 1 và sau đó phong phú với các liên kết cho cơ quan liên quan. Quá trình này liên kết tín hiệu các động thái của sự chú ý của biên tập viên và tiếp xúc với cácsự kiện (Keegan và ctv., năm 2011). Chúng tôi lập luận rằng quá trình thực hiện không, hoặc đến một mức độ thấp hơn nhiều, xảy ra cho hơn biên hay để thực thể rất chung chung.Như minh họa trong hình 2, các thực thể tiến gần hơn đến thế vận hội năm 2014 nhận cập nhật thêm các phiên bản của bài viết Wikipedia của mình, với các liên kết tiếp theotrỏ đến bài viết của cơ quan xa hơn. Sự chỉ đạo của các liên kết ảnh hưởng đến sự chú ý chuyển dịch của người dùng (Keegan và ctv., 2011) khi họ thực hiện theo cấu trúc của bài viết trong Wikipedia.

Kết quả (Việt) 2:

Tối đa hóa ảnh hưởng (IM) Chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới để tìm kiếm thực thể cho một hashtag. Chúng tôi
sử dụng một mô hình hành vi quan sát được trong việc tạo ra các trang Wikipedia cho hướng dẫn cách tiếp cận của chúng tôi để thực sự nổi bật: Wikipedia điều của các thực thể được nổi bật cho một chủ đề được tạo hay cập nhật một cách nhanh chóng, 1 và sau đó làm phong phú với các liên kết đến các đơn vị liên quan. Quá trình liên kết này báo hiệu sự năng động của sự chú ý biên tập và tiếp xúc với các
sự kiện (Keegan et al., 2011). Chúng tôi cho rằng quá trình này không, hay ở mức độ thấp hơn rất nhiều, xảy ra cho các đơn vị biên nhiều hơn hoặc đơn vị này rất chung chung.
Như được minh họa trong hình 2, các thực thể gần gũi hơn với Thế vận hội 2014 được cập nhật nhiều hơn trong các phiên bản của bài viết trên Wikipedia của họ, với liên kết sau đó
trỏ đến các bài báo của các đơn vị ở xa hơn. Sự chỉ đạo của các liên kết ảnh hưởng đến sự chú ý của người sử dụng chuyển (Keegan et al., 2011) khi họ tuân theo cấu trúc của bài viết trong Wikipedia.