Vi tar itu med problemet med realtid rekommendation av streaming Twitter hashtaggar till en inkommande ström av nyhetsartiklar. Den tekniska utmaningen kan beskrivas som storskalig ämnesklassificering där ämnesmängden (dvs. hashtaggar) är enorm och mycket dynamisk. Våra huvudsakliga tillämpningar kommer från digital journalistik, t.ex. för att främja originalinnehåll till Twitter-gemenskaper och för social indexering av nyheter för att möjliggöra bättre hämtning, sagospårning och sammanfattning. I motsats till toppmoderna metoder som fokuserar på att modellera varje enskild hashtag som ämne, föreslår vi en lärande-till-rank strategi för modellering hashtag relevans, och presentera metoder för att extrahera tidsmedvetna funktioner från mycket dynamiskt innehåll. Vi presenterar datainsamling och bearbetning pipeline, samt vår metodik för att uppnå låg latency, hög precision rekommendationer. Våra empiriska resultat visar att vår metod överträffar hjärtats tillstånd och ger mer än 80% precision. Våra tekniker implementeras i ett realtidssystem 1, och är för närvarande under användarprövning med en stor nyhetsorganisation.
I REF föreslog vi ett högprecisionsmässigt L2R-ramverk för hashtag rekommendation för nyheter.
Learning-to-Rank for Real-Time High-Precision Hashtag Recommendation for Streaming News
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}