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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Twitter User Profiling Model Based on Temporal Analysis of Hashtags and Social Interactions

verfasst von : Abir Gorrab, Ferihane Kboubi, Ali Jaffal, Bénédicte Le Grand, Henda Ben Ghezala

Erschienen in: Natural Language Processing and Information Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Social content generated by users’ interaction in social networks is a knowledge source that may enhance users’ profiles modeling, by providing information on their activities and interests over time. The aim of this article is to propose several original strategies for modeling profiles of social networks’ users, taking into account social information and its temporal evolution. We illustrate our approach on the Twitter network. We distinguish interactive and thematic temporal profiles and we study profiles’ similarities by applying various clustering algorithms, by giving a special attention to overlapping clusters. We compare the different types of profiles obtained and show how they can be relevant for the recommendation of hashtags and users to follow.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Twitter User Profiling Model Based on Temporal Analysis of Hashtags and Social Interactions
verfasst von
Abir Gorrab
Ferihane Kboubi
Ali Jaffal
Bénédicte Le Grand
Henda Ben Ghezala
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-59569-6_12