预测在线内容的流行度

HP Labs下属Social Computing Lab的科学家Gabor Szabo和Bernardo Huberman声称提出了一种方法，通过测量早期用户的访问，去***预测在线内容长期的人气。他们以两大内容分享门户Youtube和Digg为例： 研究人员表示通过分析文章在Digg雪弗板上前两小时的投票和受欢迎程度，能提前一个月***预测文章来源网站的PV。他们认为也可以在YouTube上实现类似的预测，但需要测量10天才能获得类似的***度，这横幅主要是因为Digg的文章具有时效性，而YouTube的视频内容具有较强的持久性。如果所有（或者至少大多数）内容拥有类似长尾的浏览分布，这一结果并不令人惊讶。此类研究从原则上，可以为主机商提供提前分配如宽带之类资源的信息。