Personalized Time-Aware Tweets Summarization

一篇看了三天的文章，不是因为文章本身的难易程度，而是我个人的执行效率太慢了。

论文地址

首先，这篇文章的问题是要对用户的发表的短文生成摘要，选择最具代表性的推文，其实关注用户兴趣的变化和迁移。为了实现，(a) novelty (b) coverage 和 (c) diversity 等要求，结合了协同过滤的方法和用户兴趣来源于“社交圈”的假设。“社交圈”说明类似于“ego network”，即根据用户的好友群中的互联关系，进行切割成不同的群组，群组内两两互联（强相关），不同的群对用户的兴趣影响不同。

 

文章将用户的兴趣分为了三大类，其一，用户的私人嗜好（private taste）；其二，社交圈的协同影响（collaborative effect）；其三，热门事件（current event）。当然，用户兴趣也会随着时间的推移而变化。所以，作者提出Tweet propagation Model（TPM），time-aware的个人兴趣模型，将话题分为基本的三类：as (a) personal topics, (b) common topics, or (c) bursty topics. 即可以认为，作者这里做了三项工作，其一，社交圈的提出和应用；其二，研究用户兴趣和话题的时序变化；其三，对潜在推文的选择。

 

待续。。。