Som en av de mest populära micro-bloggning tjänster, Twitter lockar miljontals användare, producerar miljontals tweets dagligen. Delad information genom denna tjänst sprids snabbare än vad som hade varit möjligt med traditionella källor, men spridningen av användargenererat innehåll innebär utmaningar när det gäller att bläddra och hitta värdefull information. I detta dokument föreslår vi en graf-teoretisk modell för tweet rekommendation som presenterar användare med objekt som de kan ha ett intresse för. Vår modell rankar tweets och deras författare samtidigt använder flera nätverk: det sociala nätverk som ansluter användarna, nätverket ansluter tweets, och ett tredje nätverk som knyter ihop de två. Tweet och författaren enheter rankas efter en co-ranking algoritm baserat på intuitionen att det finns en ömsesidigt förstärkande relation mellan tweets och deras författare som kan återspeglas i rankingen. Vi visar att detta ramverk kan parametriseras för att ta hänsyn till användarnas preferenser, populariteten av tweets och deras författare, och mångfald. Experimentell utvärdering av en stor datauppsättning visar att vår modell överträffar konkurrensstrategier med stor marginal.
Yan och al. REF presenterade en co-ranking ram för ett tweet rekommendationssystem som tar hänsyn till popularitet, personalisering och mångfald.
Tweet Recommendation with Graph Co-Ranking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}