Sociala nätverk online (OSN) är en viktig del av det fysiska cybersystemet (CPS). I OSN, mikro-bloggning har vuxit snabbt till en populär online sociala nätverk nyligen och ger ett stort antal realtid tweets för användare. Med populariteten av mikro-bloggning och ökningen av aktiva användare, många användare står inför ett problem med informationsöverbelastning, särskilt för dem med många följare och tusentals tweets anländer varje dag. I detta dokument strävar vi efter att undersöka problemet med att rekommendera värdefulla tweets som användarna verkligen är intresserade av personligen, för att minska sina ansträngningar att hitta användbar information. Vi överväger tre viktiga aspekter i vår föreslagna rankingmodell, inklusive populariteten av en tweet i sig, intimiteten mellan användaren och tweet-förlaget, och intresset fält av användaren. De detaljerade indikatorerna för varje aspekt introduceras genom att analysera användarnas beteenden och deras betydelser på mikrobloggar. De experimentella resultaten visar att den föreslagna modellen kan bidra till att förbättra rankingprestandan i precision och avsevärt överträffa flera baslinjemetoder.
Ref beaktade tre viktiga aspekter i deras föreslagna tweet rekommenderar modell, inklusive populariteten av en tweet i sig, intimiteten mellan användaren och tweet utgivare, och intressefält för användaren.
A comprehensive ranking model for tweets big data in online social network
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}