I detta dokument presenteras och utvärderas tre beräkningsmodeller för att rekommendera trovärdig ämnesspecifik information på Twitter. Den första modellen fokuserar på trovärdighet på användarnivå och utnyttjar olika dynamiker i informationsflödet i den underliggande sociala grafen för att beräkna en trovärdighetsbedömning. Den andra modellen tillämpar en innehållsbaserad strategi för att beräkna en finare trovärdighetspoäng för enskilda tweets. Slutligen diskuterar vi en tredje modell som kombinerar facetter från båda modellerna i en hybridmetod med hjälp av både medelvärde och filtrering av hybridstrategier. För att utvärdera våra nya trovärdighetsmodeller gör vi en utvärdering av 7 ämnesspecifika datamängder från Twitterstreaming API, med särskilt fokus på en datamängd på 37K-användare som twittrade om ämnet "Libya". Resultaten visar att den sociala modellen överträffar hybrid- och innehållsbaserade förutsägelsemodeller när det gäller prediktiv noggrannhet över en uppsättning manuellt insamlade trovärdighetsbetyg på "Libya"-datasetet.
Ref fokuserar på användarnas trovärdighet och utnyttjar informationsflödets dynamik i den underliggande sociala grafen och tweetinnehåll.
Modeling topic specific credibility on twitter
{'venue': "IUI '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}