[en] In this bachelor thesis we approach the topic of recommendation systems in the context of social networks. In particular we focus in user recommendations in Twitter, a social network which presents open access to data and various structures, item types and connections. We have lined up to the adaptation of graph-based algorithms typically related to the area of information retrieval such as PageRank or HITS as well as classification-oriented algorithms such as Rocchio. We have also approached the problem of rankings aggregation to be able to jointly exploit two or more recommendation algorithms when generating recommendations. The accomplished work ranges from the preparation of a set of experimental data consisting of approximately 10,000 real users and more than 2,000,000 tweets to evaluating various user recommendation algorithms making use of precision, novelty and diversity metrics. Within this process we have developed an experimental platform which allows the preparation of Twitter datasets with different settings, the datasets partition into training and test datasets and the systematic implementation and execution of different recommendation algorithm and evaluation metrics. This platform has been designed towards maximizing flexibility and it supports different approaches to recommendation in Twitter including, for example, tweets recommendation. The accomplished work has helped expanding the Information Retrieval Group's research resources. In particular, so far, the set of prepared experimental data has been used in other two bachelor thesis as well as in one of the projects in the subject information search and mining. It has also been used as the key data source in a poster about novelty and diversity in social networks recommendation systems published in the III Spanish Conference of Information Retrieval (CERI 2014) to be hold in A Coruña in June this year.

[es] En el presente trabajo de fin de grado abordamos la recomendación en redes sociales centrándonos en el caso particular de la recomendación de usuarios en Twitter, una red social que presenta acceso abierto y diversidad de estructuras, tipos de elementos y conexiones. Centramos nuestro estudio en la adaptación de algoritmos típicos del ámbito de la recuperación de información basados en grafos tales como PageRank o HITS así como algoritmos más orientados a la clasificación basada en contenido como Rocchio. También nos hemos aproximado al problema de la combinación de rankings para aprovechar de forma conjunta dos o más algoritmos distintos a la hora de generar recomendaciones. El trabajo realizado abarca desde la preparación de un conjunto de datos experimental compuesto por aproximadamente 10.000 usuarios reales y más de 2.000.000 tweets hasta la evaluación de distintos algoritmos de recomendación de usuarios haciendo uso de métricas de precisión, novedad y diversidad. Dentro de este proceso se ha desarrollado una plataforma de experimentación que permite la preparación de conjuntos de datos de Twitter con distintas configuraciones, su partición en conjuntos de entrenamiento y test y la implementación y ejecución sistematizada de distintos algoritmos de recomendación y métricas de evaluación. Esta plataforma se ha diseñado buscando la máxima flexibilidad y es compatible con distintas aproximaciones a la recomendación en Twitter incluyendo, por ejemplo, la recomendación de tweets. El trabajo realizado ha contribuido a ampliar los recursos para investigación del grupo de Recuperación de Información. En particular, a la fecha presente, el conjunto de datos preparado en este trabajo ha sido utilizado en otros dos trabajos de fin de grado, en una de las prácticas de la asignatura de búsqueda y minería de información y en la publicación de un póster acerca de novedad y diversidad en recomendación en redes sociales en el III Congreso Español de Recuperación de Información (CERI 2014) que se celebrará en A Coruña en Junio de este año.