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초록

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최근 Git Hub에 트위터의 트윗/사용자 추천 알고리즘이 일부 공개가 됐다. 따라서 현재 공개된 일부 코드를 분석하고 트위터 추천 알고리즘의 동작 방식을 본 논문에서 연구한다. 또한 매일 게시되는 약 5억개의 트윗 중 소수의 상위 트윗을 추출하여 사용자의 메인 페이지 타임라인에 표시하는 추천 알고리즘에 대한 방법을 소개 하고자 한다. Home Timeline에 추천 되는 트윗은 추천 파이프라인 주요기능 세가지를 사용하여 추천되며, Candidate Source 프로세스를 통해 다양한 추천 소스에서 트윗을 가져오고 기계학습모델을 사용하여 각 트윗에 순위를 매긴다. 사용자의 Home Timeline에 노출시키기 이전에 사용자가 차단하거나, 중복되었거나, 트위터 규정을 위반한 트윗 등을 필터링 한다. 이러한 과정을 거쳐 사용자의 Home Timeline에 관심사에 맞는 트윗 추천을 하게끔 작동한다.

목차

요약
1. 서론
2. 추천 시스템의 구동(Features)
2.1 추천 시스템의 구동(Candidate Source)
3. 분석결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 진희원 [ 컴퓨터공학부 호서대학교 ] 교신저자
• 정지은 [ 컴퓨터공학부 호서대학교 ]
• 이수인 [ 컴퓨터공학부 호서대학교 ]

참고문헌