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Predicting the Popularity of Trending Arabic Wikipedia Articles Based on External Stimulants Using Data/Text Mining Techniques

机译:使用数据/文本采矿技术基于外部兴奋剂的基于外部兴奋剂的趋得的阿拉伯维基百科文章的普及

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摘要

Wikipedia is considered to be one of the most famous online encyclopedias. We study the issues related to trending articles on Arabic Wikipedia and how it is influenced by certain external stimulants: for example, breaking news, celebrities' tweets, special events from the past, instant messages on any social media application or any other reasons that could affect the Arabic Wikipedia articles in terms of the number of visitors, which we named the popularity level. By using a data- and text- mining techniques, and the software platform Rapidminer, we developed two models that enabled us to predict the popularity level of Arabic articles on Wikipedia, depending on the features of their stimulants.
机译:维基百科被认为是最着名的在线百科全书之一。我们研究了与阿拉伯语维基百科的趋势文章有关的问题以及它如何受到某种外部兴奋剂的影响:例如,突发新闻,名人的推文,过去的特殊活动,任何社交媒体申请或任何其他原因在我们评名为受欢迎程度的游客的数量方面影响阿拉伯维基百科文章。通过使用数据和文本挖掘技术,以及软件平台,我们开发了两种型号,使我们能够预测维基百科的阿拉伯文章的普及水平,具体取决于其兴奋剂的特征。

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