Under de senaste åren har uppgiften att rekommendera hashtaggar för mikrobloggar fått ökad uppmärksamhet. Olika metoder har föreslagits för att studera problemet ur olika aspekter. De flesta av de senaste studierna har dock inte beaktat skillnaderna i typ eller användning av hashtaggar. I detta dokument introducerar vi en ny icke-parametrisk Bayesisk metod för denna uppgift. Baserat på Dirichlet Process Mixing Models (DPMM) införlivar vi typen av hashtag som en dold variabel. Resultaten av experiment på data som samlats in från en verklig mikrobloggningstjänst visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna som inte tar hänsyn till dessa aspekter. Genom att ta hänsyn till dessa aspekter, är den relativa förbättringen av den föreslagna metoden jämfört med toppmoderna metoder cirka 12,2 % i F1-poäng.
REF föreslår att man modellerar typ av hashtag som en dold variabel i sin DPMM-baserade metod (Dirichlet Process Mixing Models).
Hashtag Recommendation Using Dirichlet Process Mixture Models Incorporating Types of Hashtags
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}