트위터는 최근 가장 각광 받는 마이크로블로깅 서비스로 전세계인들에게 정보 교류의 장으로 활용되고 있다. 그러나 사용자 수가 급증하고 있어 사용자들이 생산하는 막대한 양의 정보로부터 개인이 유용한 내용을 찾아내기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하고자 트위터에서의 URL 추천 시스템이 등장하였으나 이전 연구들은 트위터의 특성을 고려하지 않는 단점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 활동과 영향력을 고려하여 기존 시스템을 개선한다. 추천 결과를 향상시키는 요인들을 탐구하고 사용자 활동과 영향력을 측정하는 방법을 고안한다. 이를 기존 시스템에 결합한 새로운 URL 추천 시스템을 제안하고, 실험을 통해 실제로 사용자의 만족도가 높아짐을 확인한다.
Twitter is one of the most attractive microblogging services and has been used as information net-work by people worldwide. But since the number of users is increasing rapidly, it is hard for each individual user to find useful contents from the huge amount of information generated by the users. To solve this problem, URL link recommendation system for Twitter has been proposed, but no previous work has considered the characteristics of Twitter itself. In this paper, we improve the existing system by considering user activity and user influence. We explore factors that improve the quality of recommendations and design methods lo measure user activity and influence. We propose a novel URL recommendation system that combines these factors with the existing system. The experiments show that our system increases user satisfaction.
