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iPLUG: Personalized List Recommendation in Twitter

机译：iplug：Twitter中的个性化列表推荐

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A Twitter user can easily be overwhelmed by flooding tweets from her followees, making it challenging for the user to find interesting and useful information in tweets. The feature of Twitter Lists allows users to organize their followees into multiple subsets for selectively digesting tweets. However, this feature has not received wide reception because users are reluctant to invest initial efforts in manually creating lists. To address the challenge of bootstrapping Twitter Lists, we envision a novel tool that automatically creates personalized Twitter Lists and recommends them to users. Compared with lists created by real Twitter users, the lists generated by our algorithms achieve 73.6% similarity.
机译：Twitter用户可以通过从追随者洪水泛滥的推文来容易地淹没，使用户在推文中找到有趣和有用的信息的挑战。 Twitter列表的功能允许用户将其追随者组织成多个子集以选择性地消化推文。但是，此功能尚未接收广泛的接收，因为用户不愿意在手动创建列表中投入最初的努力。要解决引导推绘列表的挑战，我们会设想一个自动创建个性化Twitter列表的新颖工具，并将它们推荐给用户。与Real Twitter用户创建的列表相比，我们的算法生成的列表达到了73.6％的相似性。

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