Abstrakt. Twitter-nätverket är för närvarande överväldigad av stora mängder tweets som genereras av dess användare. För att effektivt organisera och söka tweets, användare måste vara beroende av lämpliga hashtaggar infogas i tweets. Vi börjar vår forskning om hashtaggar genom att först analysera en Twitter-datauppsättning som genererats av mer än 150 000 Singapore-användare under en tremånadersperiod. Bland flera intressanta fynd om hashtag användning av denna användargrupp, har vi hittat en konsekvent och betydande användning av nya hashtaggar på en daglig basis. Detta tyder på att de flesta hashtaggar har mycket kort livslängd. Vi föreslår vidare en ny hashtag rekommendationsmetod baserad på samarbetsfiltrering och metoden rekommenderar hashtaggar som finns i föregående månads data. Vår metod anser att både användarpreferenser och tweetinnehåll vid val av hashtaggar rekommenderas. Våra experiment visar att vår metod ger bättre prestanda än rekommendationer baserade enbart på tweetinnehåll, även genom att beakta hashtaggar som antagits av ett litet antal (1 till 3) användare som delar liknande användarpreferenser.
Kywe och al. föreslå en samverkande filtreringsmodell för att införliva användarpreferenser i hashtag rekommendation REF.
On recommending hashtags in twitter networks
{'venue': 'SocInfo', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}