Uppgiften att rekommendera hashtaggar för mikrobloggar har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren, och många tillämpningar kan skörda enorma fördelar av det. Olika tillvägagångssätt har föreslagits för att studera problemet ur olika aspekter. Effekterna av tidsmässiga och personliga faktorer har dock sällan beaktats i de befintliga metoderna. I detta dokument föreslår vi en ny metod som utvidgar den översättningsbaserade modellen och införlivar de timliga och personliga faktorerna. För att övervinna begränsningen av att endast kunna rekommendera hashtaggar som finns i utbildningsuppgifterna för de befintliga metoderna, den föreslagna metoden införlivar också utvinningsstrategier i den. Resultaten av experiment på de data som samlats in från den verkliga världen mikrobloggning tjänster genom krypning visar att den föreslagna metoden överträffar state-of-the-art metoder som inte tar hänsyn till dessa aspekter. Den relativa förbättringen av den föreslagna metoden jämfört med metoden utan att ta hänsyn till dessa aspekter är cirka 47,8 % i F1-poäng.
Zhang m.fl. REF utvidgade de översättningsbaserade modellerna genom att beakta tidsmässiga och personliga faktorer.
Time-aware Personalized Hashtag Recommendation on Social Media
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}