[en] Social networks, since their appearance on the Web in the 90´s, have suffered an exuberant growth through the massification of Internet. They have been studied in many disciplines and, nowadays, they are an important support in global communication, having most of them with millions of registered users. The most popular social network could be Twitter, it is a microblogging service with headquarters in the U.S and its basic feature is that its text messages are limited to 140 characters. The huge amount of information available in these networks makes its collection and processing a complex task where, on the other hand, a successful accomplishment of these tasks let generate useful data from various fields: current trade preferences (technology, music, sports, etc.), different social profiles, political opinions, trends or current issues, etc. Related to the topic of trends or current issues Twitter is especially relevant since in this social network appeared concepts like Trending Topic (referring to words or phrases most repeated at a particular moment), favourites (the action when a user keeps her/his preferred tweets), and retweets (the action when a user shares a tweet with her/his followers). From these concepts, the possibility of designing a recommender system based on retweets and favourites associated with a particular tweet appears. That is, an information filtering system that generates an ordered ranking of items, aiming to predict the importance that the user would give to each one of these items. From each tweet, such a system can extract its links about different news items which may come from external websites – not only from Twitter – and then establish a ranking of these news links, based, for instance, on all favourite/retweet information obtained in the tweets where these links have been included. In this way, different possibilities can be developed to validate and measure the effectiveness of the recommender, a good way is to study the results in a real context. Plista is a platform which gives us the ability to include our recommender in their system, firing the recommendation requests and returning the results to real users. From these generated recommendations, Plista gives us the necessary information to generate appropriate conclusions about our recommendation system. In this Graduation Project, I have proposed, implemented, and evaluated a recommender based on the above concepts of popularity in Twitter. Besides, I have integrated it into the Plista platform, working out several restrictions imposed by it (mainly, response time and synchronization issues). From the conclusions of this project, it should be possible to establish the basis of future recommender systems based on Twitter and other social networks.

[es] Las redes sociales, desde su aparición en la red en la década de los 90s, han experimentado un gran crecimiento gracias a la masificación de Internet. Estas han sido objeto de estudio por parte de todo tipo de disciplinas y son un pilar dentro de la comunicación global, contando algunas de ellas con cientos de millones de usuarios registrados. Dentro de las más populares se encuentra Twitter, un servicio de microblogging con sede en Estados Unidos cuya principal característica son sus mensajes de texto limitados a 140 caracteres. La gran cantidad de información presente en estas redes hace de su recopilación y tratamiento una tarea compleja donde, a su vez, la correcta realización de dichas tareas permite generar datos útiles en diversos ámbitos, desde capturar las preferencias comerciales actuales (tecnología, música, deportes, etc.) de distintos perfiles sociales, a opiniones políticas, tendencias o temas del momento, por ejemplo. Dentro de la temática de tendencias o temas del momento, es especialmente relevante Twitter, donde surgieron términos como Trending Topic (para referirse a las palabras o frases más repetidas en un momento concreto), favoritos (mediante esta acción un usuario guarda sus tweets preferidos) y retweets (esta acción permite a un usuario compartir fácilmente un tweet con sus seguidores). A partir de estos conceptos surge la posibilidad de, basándose en el número de retweets y favoritos asociados a un determinado tweet, diseñar un sistema de recomendación que utilice esta información, es decir, un sistema de filtrado de información el cual organiza una serie de ítems en un ranking ordenado intentando predecir la importancia que el usuario daría a cada uno de estos ítems. De cada tweet se pueden extraer sus enlaces a distintas noticias procedentes de webs externas a Twitter y establecer un ranking de dichas noticias a partir de los favoritos/retweets totales obtenidos en todos los tweets en los que se incluya dicho enlace. Se pueden desarrollar distintas posibilidades para validar y medir la eficacia de un recomendador; una buena forma es estudiar los resultados del mismo en un entorno real. La plataforma Plista nos permite incluir nuestro recomendador en su sistema, generando peticiones de recomendación y devolviendo los resultados a usuarios reales. A partir de las recomendaciones realizadas, Plista ofrece la información necesaria para sacar las pertinentes conclusiones acerca de nuestro sistema de recomendación. En este Trabajo de Fin de Grado, he propuesto, implementado, y evaluado un recomendador basado en los conceptos anteriores de popularidad en Twitter. Además, lo he integrado en la plataforma Plista, solventando restricciones impuestas por esta (tiempos de respuesta y sincronización, principalmente). A partir de las conclusiones extraídas de estos resultados se pueden establecer las bases de futuros sistemas de recomendación basados en Twitter u otras redes sociales.