Twitter har snabbt vuxit till ett populärt socialt nätverk under de senaste åren och ger ett stort antal realtidsmeddelanden för användare. Tweets presenteras i kronologisk ordning och användare skannar de följandes tidslinjer för att hitta vad de är intresserade av. Men ett problem med informationsöverbelastning har oroat många användare, särskilt de med många följare och tusentals tweets som anländer varje dag. I detta dokument fokuserar vi på att rekommendera användbara tweets som användarna verkligen är intresserade av personligen för att minska användarnas ansträngningar att hitta användbar information. Många typer av information på Twitter finns tillgänglig för att hjälpa rekommendationer, inklusive användarens egen tweet historia, retweet historia och sociala relationer mellan användare. Vi föreslår en metod för att göra tweet rekommendationer baserat på samarbetsrankning för att fånga personliga intressen. Den kan också på ett bekvämt sätt integrera den andra användbara kontextuella informationen. Vår slutliga metod behandlar tre viktiga delar på Twitter: tweet ämnesnivå faktorer, användare sociala relationsfaktorer och explicita funktioner som auktoritet för förlaget och kvalitet på tweet. Experimenten visar att alla de föreslagna elementen är viktiga och att vår metod i hög grad överträffar flera grundläggande metoder.
I REF Chen et al. föreslog en metod baserad på samarbetsrankning för att identifiera de tweets som kan vara av intresse för en användare.
Collaborative personalized tweet recommendation
{'venue': "SIGIR '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}