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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Clickbait Detection

verfasst von : Martin Potthast, Sebastian Köpsel, Benno Stein, Matthias Hagen

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper proposes a new model for the detection of clickbait, i.e., short messages that lure readers to click a link. Clickbait is primarily used by online content publishers to increase their readership, whereas its automatic detection will give readers a way of filtering their news stream. We contribute by compiling the first clickbait corpus of 2992 Twitter tweets, 767 of which are clickbait, and, by developing a clickbait model based on 215 features that enables a random forest classifier to achieve 0.79 ROC-AUC at 0.76 precision and 0.76 recall.

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Metadaten
Titel
Clickbait Detection
verfasst von
Martin Potthast
Sebastian Köpsel
Benno Stein
Matthias Hagen
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-319-30670-4

Electronic ISBN: 978-3-319-30671-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30671-1_72

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