Creator Context for Tweet Recommendation

当讨论一条推特时，人们通常不仅参考其内容，还会关注推特背后的人。换句话说，将推特的解释放在其创作者的背景下起着重要作用，有助于解读推特的真实意图和重要性。本文试图回答一个问题，即如何利用创作者背景来提高推特的理解。具体而言，我们研究了不同类型的创作者背景的有用性，并检查了不同的模型结构，以将创作者背景纳入推特建模中。我们在一个实际的用例中评估了我们的推特理解模型——向新闻文章推荐相关推特。这个用例已经存在于流行的新闻应用中，并且也可以成为记者的有用辅助工具。我们发现，创作者背景对于推特的理解至关重要，并且可以大幅提高应用指标。然而，我们也观察到并非所有的创作者背景都是相等的。创作者背景可能是时间敏感和嘈杂的。仔细选择创作者背景和刻意设计模型结构在创作者背景的有效性方面起着重要作用。

本论文旨在回答如何利用作者背景信息提高对推特内容的理解，特别是在推荐相关推特给新闻文章的情境下。

作者发现利用作者背景信息可以提高推特内容的理解，从而在推荐相关推特给新闻文章的任务中提高应用效果。然而，不同类型的作者背景信息的作用不同，需要谨慎选择和设计模型结构。

论文在推荐相关推特给新闻文章的任务中进行了实验，发现利用作者背景信息可以大幅提高应用效果。同时，作者也发现不同类型的作者背景信息的作用不同，需要谨慎选择和设计模型结构。

在相关研究中，有些学者也研究了利用作者背景信息来提高推特内容的理解。例如，标题为“Predicting User Demographics and Personality from Twitter Data”的论文。