Abstrakt. Som den mest populära mikrobloggningsplattformen växer den stora mängden innehåll på Twitter ständigt så att insamlingen av relevant information (strömmar) blir allt svårare för varje dag. Representera semantik av enskilda Twitter-aktiviteter och modellera intressen Twitter-användare skulle möjliggöra personalisering och därmed utjämna informationen överbelastning. Med tanke på de många olika ämnen som människor diskuterar på Twitter, lovar semantiska användarprofiler som genereras från Twitter-inlägg dessutom att vara till nytta även för andra program på den sociala webben. Men automatiskt sluta sig till den semantiska betydelsen av Twitter-inlägg är ett icke-trivialt problem. I den här artikeln undersöker vi semantisk användarmodellering baserad på Twitter-inlägg. Vi introducerar och analyserar metoder för att länka Twitter-inlägg med relaterade nyhetsartiklar för att kontextualisera Twitter-aktiviteter. Vi föreslår sedan och jämför strategier som utnyttjar semantiken från både tweets och relaterade nyhetsartiklar för att representera enskilda Twitter-aktiviteter på ett semantiskt meningsfullt sätt. En storskalig utvärdering bekräftar fördelarna med vår strategi och visar att våra metoder relaterar tweets till nyhetsartiklar med hög precision och täckning, berikar semantiken hos tweets tydligt och har stor inverkan på uppbyggnaden av semantiska användarprofiler för den sociala webben.
Abel m.fl. föreslås att bygga Twitter användarprofiler genom att extrahera semantik från tweets och relatera dem med insamlade nyhetsartiklar REF.
Semantic Enrichment of Twitter Posts for User Profile Construction on the Social Web
{'venue': 'SEMANTIC WEB CONFERENCE (ESWC), HERAKLION, GREECE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}