Recomendación de usuarios basada en la topología de la red social
- Autores
- Roo, Joan Sol; Caraballo Sosa, Marcio
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Encontrar fuentes de información de buena calidad dentro de la comunidad de micro-blogging usando Twitter se vuelve esencial para los usuarios que utilizan esta plataforma en búsqueda de información; pero el enfoque tradicional de recomendación de usuarios basado en el análisis de contenido se dificulta debido al número de usuarios candidatos a evaluar en la red, en conjunto con limitaciones impuestas por Twitter para acceder a sus datos. En este trabajo se evalúa una alternativa de recomendación de usuarios basada únicamente en el estudio de la topología de red y en el estudio de usuarios similares.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Sistemas de Recomendación de Información
Redes Sociales
Filtrado colaborativo
Twitter - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/142297
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Recomendación de usuarios basada en la topología de la red socialRoo, Joan SolCaraballo Sosa, MarcioCiencias InformáticasSistemas de Recomendación de InformaciónRedes SocialesFiltrado colaborativoTwitterEncontrar fuentes de información de buena calidad dentro de la comunidad de micro-blogging usando Twitter se vuelve esencial para los usuarios que utilizan esta plataforma en búsqueda de información; pero el enfoque tradicional de recomendación de usuarios basado en el análisis de contenido se dificulta debido al número de usuarios candidatos a evaluar en la red, en conjunto con limitaciones impuestas por Twitter para acceder a sus datos. En este trabajo se evalúa una alternativa de recomendación de usuarios basada únicamente en el estudio de la topología de red y en el estudio de usuarios similares.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2011-08info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf79-89http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142297spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://40jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/T2011/EST/TrabCatedra/998.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1850-2946info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:36:23Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/142297Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:36:23.621SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Encontrar fuentes de información de buena calidad dentro de la comunidad de micro-blogging usando Twitter se vuelve esencial para los usuarios que utilizan esta plataforma en búsqueda de información; pero el enfoque tradicional de recomendación de usuarios basado en el análisis de contenido se dificulta debido al número de usuarios candidatos a evaluar en la red, en conjunto con limitaciones impuestas por Twitter para acceder a sus datos. En este trabajo se evalúa una alternativa de recomendación de usuarios basada únicamente en el estudio de la topología de red y en el estudio de usuarios similares. |
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