[en] The present work delves into the development and evaluation of recommender systems in the context of social networks. In particular, we focus on contact recommendation in Twitter, a microblogging social network which allows open access to data including diverse network structures, item types, and connections. We research new dimensions of utility in social network recommendation, exploring new ways to recommend users to follow not only focusing on accuracy, but also considering novelty and diversity dimensions of the recommendation. We also explore new social welfare persepectives, where not only the individual user recommendation utility is considered, but also the influence that the recommendation may have on relevant network characteristics. We explore the definition of new user recommender algorithms as well, based on adaptations of probabilistic information retrieval models, as well as recommender system algorithms that, to the best of our knowledge, were not applied before to this task. We also study the optimization of arbitrary novelty or diversity properties of recommendation by means of recommendation reranking algorithms targetting such properties, focusing on the novelty and diversity of the recommendations delivered to each individual user, and/or the resulting global structural diversity of the network. We examine our proposed approaches and test our hypotheses by means of offline experiments. We compare in these experiments the effectiveness and properties of our proposed algorithms to each other, and to alternatives from the literature. We test the algorithms for accuracy, novelty, individual diversity and structural diversity. We also study the effect of the structural diversity promoted by the algorithms by simulating the propagation of tweets through different versions of the socila network, corresponding to the action of different recommendation algorithms. The empirical offline results are complemented with an online test, where a selection of the previous algorithms are put on trial for live users. For this purpose, we have developped an mobile Android application that recommends users baded on the Twitter follow network of distance 2 around each test user.

[es] En el presente trabajo de fin de máster abordamos la recomendación en redes sociales centrándonos en el caso particular de la recomendación de contactos en Twitter, una red social de microblogging que presenta acceso abierto y diversidad de estructuras, tipos de elementos y conexiones. Centramos nuestro estudio en el planteamiento de nuevas dimensiones de utilidad de la recomendación en red social, explorando nuevos enfoques para realizar la recomendación de contactos donde el objetivo no se centre únicamente en el acierto, sino también en la novedad y la diversidad de la recomendación. Además, planteamos la perspectiva de bien social como nuevo punto de vista para la recomendación, de forma que las recomendaciones no sólo consideren la perspectiva de la utilidad individual para cada usuario, sino que se tenga en cuenta al realizar la recomendación cómo puede influir en ciertas características globales en la evolución de la red. En el trabajo exploramos además la definición de nuevos algoritmos de recomendación de contactos, basados en la adaptación de modelos probabilísticos de búsqueda y recuperación de información, así como en la adaptación de algoritmos de recomendación que no se conoce que hayan sido aplicados a este nuevo contexto. Asimismo, nos acercamos al planteamiento de algoritmos de reordenación de los contactos recomendados para optimizar ciertas características del grafo, orientadas a la novedad y la diversidad de los contactos recomendados a cada usuario, así como la diversidad estructural de la red. El trabajo realizado se apoya en la realización de pruebas offline, donde se comparan los algoritmos propuestos junto con otros tomados de la literatura, evaluando en términos de acierto, novedad, diversidad individual y diversidad estructural. Estudiamos además el efecto de la diversidad estructural que promueven los algoritmos en la diversidad de información, mediante la simulación de la propagación de tweets a través de diferentes versiones de la red correspondientes a la acción de diferentes algoritmos de recomendación. Los resultados de estos experimentos se complementan con pruebas online, donde se somete una selección de los algoritmos anteriores al juicio de usuarios "en vivo". Para ello, hemos desarrollado una aplicación Android que realiza la tarea de recomendar contactos a los usuarios a partir de la obtención de su subred de Twitter de distancia 2.