Numera håller fler och fler användare jämna steg med nyheter genom informationsströmmar som kommer från mikrobloggning i realtid av tjänster som t.ex. Twitter. På dessa webbplatser delas information via en följare/följares sociala nätverksstruktur där en följare får alla mikrobloggar från sina följare. Den senaste tidens forskning om att förstå mikrobloggning som en ny form av kommunikation och nyhetsspridning medium, har identifierat tre olika kategorier av användare i dessa system: informationskällor, informationssökande och vänner. I takt med att det sociala nätverket växer i antalet registrerade användare blir det viktigt att relevanta och pålitliga användare får tillgång till intressant information. I detta dokument föreslår vi ett uppföljningsrekommendationssystem baserat på analysen av innehållet i mikrobloggar för att upptäcka användarnas intressen och i en undersökning av topologin för uppföljnings-/följenätverk till ND-kandidater för rekommendation. Experimentell utvärdering genomfördes för att fastställa effekterna av olika prolingstrategier baserade på textanalys av mikrobloggar samt flera faktorer som gör det möjligt att identifiera användare som fungerar som goda informationskällor. Vi fann att användargenererat innehåll som finns tillgängligt i nätverket är en rik informationskälla för proling användare och nding likasinnade människor.
För användarrekommendation undersökte Armentano et.al Ref topologin för nätverk för följare/följare och identifierade relevanta användare med hjälp av sociala relationsfaktorer.
Followee recommendation based on text analysis of micro-blogging activity
{'venue': 'Inf. Syst.', 'journal': 'Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}