从推文中发现用户感兴趣的主题
计算机与社会
2018-03-19 v1 信息检索
摘要
如今，社交媒体已成为线上最大的人群聚集地之一。行业有多种方式通过广告向公众推广其产品。广告的多样性正在急剧增加。商人非常依赖广告，这确实在市场上带来了显著的成功，因此被各大行业所采用。因此，公司正努力通过在线广告在社交网络上吸引用户的注意力。Twitter 是最受欢迎的社交媒体之一，因其名为推文的短文本分享而广受欢迎。人们在这里创建包含基本信息的个人资料。为了确保广告展示给相关人群，Twitter 会根据语言、性别、兴趣、关注者、设备、行为、自定义受众、关键词和地理位置定向来定位人群。Twitter 根据用户在平台上的活动生成兴趣集合。我们框架所做的是，从给定的推文列表中确定其是否包含感兴趣的主题。这一过程被称为实体交集分类值 (EICV)。每个类别主题生成一组与该主题相关的词或短语。通过关键词生成和使用 Twitter API 处理推文数据，创建一个实体集合。将实体的值与类别集合进行匹配。如果它们超过阈值，则得出与目标兴趣类别相匹配的类别。对于较小规模的数据量，结果表明我们的框架具有更高的准确率。
引用
@article{arxiv.1803.05990,
title = {Discovering Users Topic of Interest from Tweet},
author = {Muhammad Kamal Hossen and Md. Ali Faiad and Md. Shahnur Azad Chowdhury and Md. Sajjatul Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05990},
year = {2018}
}