Hashtags har blivit ett kraftfullt verktyg i sociala plattformar som Twitter för att kategorisera och söka efter innehåll, och för att sprida korta meddelanden över medlemmar i det sociala nätverket. I denna uppsats studerar vi temporal hashtag användningspraxis i Twitter i syfte att utforma en kognitiv-inspirerad hashtag rekommendationsalgoritm som vi kallar BLLI,S. Vår huvudidé är att införliva effekten av tiden på (i) individuell hashtag återanvändning (dvs. återanvända egna hashtags), och (ii) social hashtag återanvändning (dvs. återanvända hashtags, som tidigare har använts av en följare) i en prediktiv modell. För detta vänder vi oss till basnivåinlärning (BLL) ekvationen från den kognitiva arkitekturen ACT-R, som står för det tidsberoende förfallet av objektexponering i mänskligt minne. Vi validerar BLLI,S med hjälp av två crawled Twitter dataset i två utvärderingsscenarier: för det första används endast temporal användningsmönster för tidigare hashtag uppdrag och för det andra kombineras dessa mönster med en innehållsbaserad analys av den aktuella tweeten. I båda scenarierna finner vi inte bara att temporala effekter spelar en viktig roll för både individuell och social hashtag återanvändning men också att BLLI,S ger betydligt bättre förutsägelse noggrannhet och ranking resultat än nuvarande state- of-art hashtag rekommendation metoder.
Kowald m.fl. REF föreslog en kognitivt inspirerad hashtag-rekommendationalgoritm som bygger på tidsbundna användningsmönster för hashtaggar som härletts från empiriska belägg (individuella hashtag-återanvändningsmönster och sociala hashtag-återanvändningsmönster).
Temporal Effects on Hashtag Reuse in Twitter: A Cognitive-Inspired Hashtag Recommendation Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}