Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter
Con el auge de las redes de comunicación, la cantidad de información que circula en la Web crece de manera exponencial día a día. En la actualidad, no existen dudas de que la principal fuente de información es Internet. Tanto grandes empresas como usuarios individuales exploran esta fuente para...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2016
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/557 |
| Aporte de: |
| id |
I21-R190-123456789-557 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Universidad Nacional del Centro |
| institution_str |
I-21 |
| repository_str |
R-190 |
| container_title_str |
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) |
| language |
Español |
| format |
Artículo revista |
| topic |
Computación Información Medios de comunicación Internet Comunicación virtual Redes sociales |
| spellingShingle |
Computación Información Medios de comunicación Internet Comunicación virtual Redes sociales Rodríguez, María Florencia Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| topic_facet |
Computación Información Medios de comunicación Internet Comunicación virtual Redes sociales |
| author |
Rodríguez, María Florencia |
| author_facet |
Rodríguez, María Florencia |
| author_sort |
Rodríguez, María Florencia |
| title |
Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| title_short |
Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| title_full |
Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| title_fullStr |
Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| title_full_unstemmed |
Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter |
| title_sort |
modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en twitter |
| description |
Con el auge de las redes de comunicación, la cantidad de información que
circula en la Web crece de manera exponencial día a día. En la actualidad,
no existen dudas de que la principal fuente de información es Internet. Tanto
grandes empresas como usuarios individuales exploran esta fuente para
extraer datos. Este fenómeno ha dado lugar al surgimiento de nuevas formas
de comunicación y a la investigación de como explotar esta fuente de
información para su aprovechamiento.
Uno de los nuevos géneros que ha aparecido en los últimos años es el
micro-blogging. Se trata de un servicio que permite a sus usuarios publicar
mensajes breves, generalmente solo de texto. El micro-blogging se ha convertido
en un medio de comunicación masivo que describe una nueva cultura de
participación en la Web, donde cada vez más personas lo utilizan.
Con más de 190 millones de usuarios y más de 65 millones de posts por
día, Twitter es el servicio de micro-blogging más popular de la Web Social.
En Twitter los usuarios publican mensajes llamados tweets. Los tweets están
formados por texto plano de corta longitud, con un máximo de 140 caracteres,
y se muestran en la página principal del usuario.
Al principio fueron pocos los entusiastas del sistema, ya que se verá como
una banalización total de la publicación de contenidos. Con el tiempo, la posibilidad
de integrar Twitter en otros espacios de la Web, el hecho de que se
pueda actualizar y consultar a través del teléfono móvil y las múltiples aplicaciones
que se han lanzado aprovechando su API, han asentado el concepto,
y se ha visto que es un sistema lo suficientemente exible como para usarlo
con diferentes objetivos: transmisión de eventos, información meteorológica,
información del tráfico a tiempo real, debates, avances de novedades importantes,
casi todo aquello que está pasando se puede vincular de algún modo
gracias a Twitter.
Dada la gran cantidad de contenido que circula en Twitter uno de los
principales desafíos de esta tecnología, es poder brindar al usuario información y contenido que resulte de su interés.
Los sistemas de recomendación para Twitter, son herramientas cuyo objetivo
es asistir a los usuarios en los procesos de búsqueda de información,
ayudando a filtrar contenido, comparando la información de los tweets con el
perfil de usuario. El modelado de perfiles permite inferir sus temas de interés
en base a la información extraída de sus post. Sin embargo, los mensajes de
Twitter están limitados a 140 caracteres y no tienen un contexto teórico,
lo cual dificulta la tarea de detectar información a partir de su contenido
textual.
En esta tesis se plantean diferentes estrategias de modelado de perfiles de
usuario a partir de la extracción de información de sus tweets. Las estrategias
propuestas son analizadas y evaluadas con el fin de encontrar la que presente
mayor precisión a la hora de modelar intereses de usuario. |
| publisher |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
| publishDate |
2016 |
| url |
http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/557 |
| work_keys_str_mv |
AT rodriguezmariaflorencia modeladodeperfilesdeusuarioparalarecomendaciondecontenidoentwitter |
| first_indexed |
2022-07-04T14:39:58Z |
| last_indexed |
2022-07-04T14:39:58Z |
| bdutipo_str |
Revistas |
| _version_ |
1764819787024695297 |