Vi föreslår en ny mekanism för att dra slutsatser om enskilda användares intresse för Twitters sociala nätverk. Vi observerar att en användare på Twitter i allmänhet följer experter på olika ämnen av hennes intresse för att få information om dessa ämnen. Vi använder en metod baserad på sociala kommentarer (föreslagna tidigare av oss) för att först härleda aktuell expertis hos populära Twitter-användare, och sedan transitivt infer intressena hos de användare som följer dem. Denna metod är en skarp avvikelse från de traditionella metoderna för att dra slutsatser om en användares intressen från de tweets som hon lägger upp eller tar emot. Vi visar att de frågor av intresse som framkommer av den föreslagna metoden är långt bättre än de ämnen som utvinns av toppmoderna tekniker som t.ex. att använda ämnesmodeller (Labeled LDA) på tweets. Baserat på den föreslagna metoden bygger vi ett system Who Gilles What, som kan dra slutsatser om miljontals Twitter-användares intressen. Såvitt vi vet är detta det första systemet som kan dra slutsatser om intressen för Twitteranvändare i sådan skala. Därför skulle detta system vara särskilt fördelaktigt att utveckla personliga rekommendationstjänster över Twitter-plattformen.
Bhattacharya m.fl. REF drog först den aktuella expertisen hos kända Twitter-användare baserat på deras Twitter-listor funktioner och sedan transitivt dra slutsatsen om intressena hos de användare som följer dem.
Inferring user interests in the Twitter social network
{'venue': "RecSys '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}