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An Evaluation of Twitter Ranking Using the Retweet Information

재전송 정보를 활용한 트위터 랭킹의 정확도 평가

  • 장재영 (한성대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2012.02.27
  • Accepted : 2012.04.03
  • Published : 2012.05.31

Abstract

Recently, as Social Network Services(SNS), such as Twitter, Facebook, are becoming more popular, much research has been doing actively. However, since SNS has been launched recently, related researches are also infant level. Especially, search engines serviced in web potals simply show the postings in order of upload time. Searching the postings in Twitter should be different from web search, which is based on traditional TF-IDF. In this paper, we present the new method of searching and ranking the interesting postings in Twitter. In proposed method, we utilize the frequency of retweets as a major factor for estimating the quality of postings. It can be an important criteria since users tend to retweet the valuable postings. Experimental results show that proposed method can be applied successfully in Twitter search system.

최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서 이에 관련한 연구도 활발히 진행되고 있다. 하지만 SNS가 비교적 최근에 시작된 만큼 관련 연구도 아직 초보적인 수준이다. 특히 포털 사이트와 같은 검색 엔진에서는 트위터에 대한 검색 결과를 최근에 등록된 순으로 보여주는 수준에 머물러 있다. 트위터에서의 검색은 기존의 TF-IDF로 대표되는 웹 검색 방식과는 달라야한다. 본 논문에서는 트위터 환경에서 사용자가 원하는 게시글을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들의 재전송 빈도를 검색결과의 주요한 평가요소로 활용한다. 재전송 정보는 사용자가 직접 게시글의 가치를 판단하는 중요한 평가 척도가 될 수 있다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 트위터 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

Keywords

References

  1. 김학래, 김홍기, "시멘틱 웹/온톨로지 기술을 이용한 개인용 전자문서 검색 시스템", 한국전자거래학회지, 제12권, 제1호, pp. 135-149, 2007.
  2. 이경하, 이규철, 김경옥, "키워드 질의를 이용한 순위화된 웹 서비스 검색 기법", 한국전자거래학회지, 제13권, 제2호, pp. 213-223, 2008.
  3. Baeza-Yates, R., Ribeiro-Neto, B., Modern Information Retrieval : The Concepts and Technology behind Search (2nd Edition), ACM, 2011.
  4. Char, M., Haddadi, H., Benevenuto, F., and Gummadi, K., "Measuring User Influence in Twitter : The Million Follower Fallacy," Proc. of International AAAI conference on Weblogs and Social Media, 2010.
  5. http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain/.
  6. http://koreantweeters.com/.
  7. http://lucene.apache.org/nutch/.
  8. http://www.joinsmsn.com/.
  9. Kwak, H., Lee, C., Park, H., and Moon, S., "Fiding Influentials Based on Temporal Order of Information adoption in Twitter," Proc. of WWW conference, 2010.
  10. Lauw, H. W., Ntoulas, A., and Kenthapadi, K., "Estimating the Quality of Postings in the Real-time Web," Proc. of SSM conference, 2010.
  11. Nagmoti, R. and Cock, M. D., "Ranking Approach for Microblog Search," Proc. of WI-IAT conference, 2010.
  12. Sarma, A., Sarma, At., Gollapudi, S., and Panigrahy, R., "Ranking Mechanisms in Twitter0like Forums," Proc. of WSDM conference Feb., 2010.
  13. Teevan, J., Ramage, D., and Morris, M. R., "#TwitterSearch : A Comparison of Microblog Search and Web Search," Proc. of WSDM conference, 2011.
  14. TunkRank, http://tunkrank.com, 2009.
  15. TwitterEngineering, "200 million tweet per day," http://blog.twitter.com/2011/06/200-million-tweets-per-day.html.
  16. Weng, J. and He, Q., "TwitterRank : Finding Topic-sensitive Influential Twitterers," Proc. of WSDM conference, 2010.

Cited by

  1. Topical Clustering Techniques of Twitter Documents Using Korean Wikipedia vol.14, pp.5, 2014, https://doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.5.189
  2. Influence-based Twitter browsing with NavigTweet vol.64, pp.None, 2012, https://doi.org/10.1016/j.is.2016.07.012