Ökningen av sociala nätverkstjänster under de senaste åren innebär nya forskningsutmaningar för att matcha användare med intressant innehåll. Den innehållsrika karaktären hos dessa sociala nätverk ger många signaler om en användares "intressen" såsom text i användargenererat innehåll, länkarna i nätverket och användardemografisk information, men det saknas framgångsrika metoder för att kombinera sådana heterogena data med modellintresse och relevans. I detta dokument föreslås en ny metod för att modellera användarnas intressen från heterogena datakällor med tydlig men okänd betydelse. Modellen utnyttjar länkar i den sociala grafen genom att integrera den begreppsmässiga representationen av en användares länkade objekt. Den föreslagna metoden söker en skalbar relevansmodell av användarintresse, som kan vara discriminativt optimerad för olika relevans-centrerade problem, såsom Internet annonsval, rekommendation, och webbsökning personalisering. Vi tillämpar vår algoritm på uppgiften att välja relevanta annonser för användare på Facebooks sociala nätverk. Vi visar att vår algoritm kan skalas för att arbeta med historiska data för alla användare, och lär sig intressanta associationer mellan konceptklasser automatiskt. Vi visar också att med hjälp av den lärda användarmodellen för att förutsäga relevansen av en annons är den enskilt viktigaste signalen i vårt rankningssystem för nya annonser (utan historiska klick genom data), och totalt sett leder till en förbättring i noggrannheten av klick genom hastighetsförutsägelse, ett nyckelproblem i online-reklam.
Wang m.fl. REF föreslår en ny modell för lärande relevans och tillämpa den för att välja relevanta annonser för Facebook-användare.
Learning relevance from heterogeneous social network and its application in online targeting
{'venue': "SIGIR '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}