Abstrakt. Twitter är dagens mest populära mikrobloggningstjänst på Social Web. När folk diskuterar olika nya ämnen kan Twitter-meddelanden (tweets) berätta mycket om en användares nuvarande intressen och bekymmer. I den här artikeln introducerar vi TUMS, en Twitter-baserad User Modeling Service, som innehåller semantiska användarprofiler från de meddelanden som folk lägger upp på Twitter. Den innehåller ämnesdetektering och enhetsextraktion för tweets och möjliggör ytterligare anrikning genom att länka tweets till nyhetsartiklar som beskriver sammanhanget för tweets. TUMS görs allmänt tillgängligt som en webbapplikation. Det gör det möjligt för slutanvändare att överblicka Twitter-baserade profiler på ett strukturerat sätt och gör det möjligt för dem att se vilka ämnen eller enheter en användare var intresserad av en viss tidpunkt. Dessutom ger det Twitter-baserade användarprofiler i RDF-format och gör det möjligt för applikationer att införliva dessa profiler för att anpassa deras funktionalitet till en användares nuvarande intressen. TUMS finns tillgängligt på: http://wis.ewi.tudelft.nl/tums/
Vidare möjliggör det en berikning genom att länka tweets till nyhetsartiklar relaterade till sammanhanget för dessa tweets REF.
TUMS: Twitter-based User Modeling Service
{'venue': 'In Proceedings of UWEB Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}