Abstrakt. Hur kan mikrobloggande aktiviteter på Twitter utnyttjas för användarmodellering och personalisering? I detta dokument undersöker vi denna fråga och inför ett ramverk för användarmodellering på Twitter som berikar semantiken hos Twitter-meddelanden (tweets) och identifierar ämnen och enheter (t.ex. personer, evenemang, produkter) som nämns i tweets. Vi analyserar hur strategier för att bygga hashtag-baserade, enhet-baserade eller ämne-baserade användarprofiler drar nytta av semantisk berikning och utforska temporal dynamik av dessa profiler. Vi mäter och jämför ytterligare prestandan hos användarmodelleringsstrategierna i samband med ett personligt nyhetsrekommendationsystem. Våra resultat visar hur semantisk berikning ökar variationen och kvaliteten på de genererade användarprofilerna. Vidare ser vi hur de olika användarmodelleringsstrategierna påverkar personaliseringen och upptäcker att beaktandet av tidsmässiga profilmönster kan förbättra rekommendationskvaliteten.
Särskilt Abel et al. REF föreslog en ram för användarmodellering på Twitter som berikar semantiken i Twitter-meddelanden (tweets) och identifierar ämnen och enheter (t.ex. person, evenemang, produkter) som nämns i tweets och konstruerar hashtag-baserade, enhetsbaserade eller ämnesbaserade användarprofiler.
Analyzing User Modeling on Twitter for Personalized News Recommendations
{'venue': 'IN: INTERNATIONAL CONFERENCE ON USER MODELING, ADAPTATION AND PERSONALIZATION (UMAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}