Som online sociala medier ytterligare integreras djupare i våra liv, spenderar vi mer tidskrävande sociala uppdatering strömmar som kommer från våra online-anslutningar. Även om sociala uppdateringsströmmar ger oss en enorm möjlighet att få tillgång till information på flyget, klagar vi ofta över dess relevans. En del av oss är översvämmade av en stadig ström av information och kan helt enkelt inte bearbeta den fullt ut. Rankning av inkommande innehåll blir den enda lösningen för överväldigade användare. För vissa andra är däremot den inkommande informationsströmmen ganska svag, och de måste aktivt söka efter relevant information som är ganska tröttsam. För dessa användare skulle det vara en genomförbar lösning att utöka sitt inkommande innehållsflöde med relevant information utifrån deras första gradens nätverk. I så fall blir problemet med relevans ännu mer framträdande. I den här artikeln inleder vi en öppen diskussion om hur man bygger effektiva system för rankning av sociala uppdateringar ur ett unikt perspektiv av LinkedIn - världens största professionella nätverk. Mer specifikt tar vi itu med detta problem som en skärningspunkt mellan lärande för att rangordna, samarbetande filtrering och klick igenom modellering, samtidigt som vi utnyttjar idéer från informationssökning och rekommendationssystem. Vi föreslår en ny probabilistisk latent faktormodell med regression på explicita funktioner och jämför den med ett antal icke-triviala baslinjer. Förutom att visa på överlägsen prestanda hos vår modell, kastar vi lite ljus över karaktären av sociala uppdateringar på LinkedIn och hur användare interagerar med dem, vilket kan vara tillämpligt på sociala uppdateringsströmmar i allmänhet.
Hong m.fl. REF studerade rankning LinkedIn sociala uppdateringar genom att använda lärande för att rangordna, samarbetande filtrering och klick-genom modellering.
Learning to rank social update streams
{'venue': "SIGIR '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}