TweetIT——分析推特用户话题以获取最大关注度
社会与信息网络
2017-11-29 v1
摘要
Twitter 是一种微博服务，是当今以短文本消息（称为推文）形式进行通信的最流行平台。用户使用 Twitter 发布其内容，以表达对信息新闻的关切或对日常对话的看法。当这种表达出现时，它们会被全球用户分发网络而非仅对话者所接收。根据推文以点赞、转发形式产生的影响以及考虑时间窗口下用户粉丝百分比的增长，我们计算所选用户档案中每条推文的关注因子。该因子用于从每个用户档案中选取前 1000 条推文以构成文档。随后对该文档应用主题建模以确定用户发布推文背后的意图。主题建模后，确定包含已建模主题的 BBC 新闻数据集与待评估用户文档之间的相似度。最后，我们确定用户的热门词，使我们能够找到近期发布且获得关注的主题。实验使用了来自约 500 个涵盖政治、娱乐、体育等的 Twitter 档案的超过 110 万条推文，以及数百篇 BBC 新闻文章。结果表明，我们的分析足以让我们找到可作为建议的主题，使用户在未来获得更高的流行度评级。
引用
@article{arxiv.1711.10002,
title = {TweetIT- Analyzing Topics for Twitter Users to garner Maximum Attention},
author = {Dhanasekar Sundararaman and Priya Arora and Vishwanath Seshagiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10002},
year = {2017}
}