I den här artikeln studerar vi problemet med dynamisk användarprofilering på Twitter. Vi tar itu med problemet genom att föreslå en dynamisk modell för användaren och ordet inbäddning (DUWE) och en streaming sökord diversifiering modell (SKDM). DUWE spårar dynamiskt de semantiska representationerna av användare och ord över tid och modellerar sina inbäddningar i samma utrymme så att deras likheter kan mätas effektivt. Vi använder Bamler och Mandts filtreringsalgoritm [4] för vår slutsats, som fungerar med en konvex objektiv funktion som säkerställer robustheten i de inlärda inbäddningarna. SKDM syftar till att hämta top-K relevanta och diversifierade sökord för att profilera användares dynamiska intressen. Experiment på en Twitter-datauppsättning visar att våra föreslagna inbäddningsalgoritmer överträffar toppmoderna icke-dynamiska och dynamiska inbäddningsmodeller och ämnesmodeller.
I REF föreslår författarna en dynamisk användar- och ordingivande algoritm som gemensamt och dynamiskt kan modellera användar- och ordrepresentationer i samma semantiska utrymme.
Dynamic Embeddings for User Profiling in Twitter
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}