User recommendation based on Hybrid filtering in Telegram messenger

Enhancing group recommender systems: A fusion of social tagging and collaborative filtering for cohesive recommendations

“…Social tagging is user‐defined keywords; they are used to describe the information and classify the information. The emergence of social networks, such as Delicious and Telegram, accelerates tagging, making it the most important method of information organization (Karimpour et al, 2021; Milicevic et al, 2010). Users could add one or more tags to manage their web information in their own ways.…”

“…Although some scholars have recognized the necessity and urgency of studying the group recommender system and have proposed some group recommendation algorithms, most of them are based on a group with members who have similar hobbies. However, they ignore the differences of interests among the group members (Barzegar Nozari & Koohi, 2020; Garcia et al, 2009; Karimpour et al, 2021; McCarthy, Salamó, et al, 2006). In addition, they usually sort the recommended items with prediction scores rather than better sorting strategies (Dara et al, 2020; Wang et al, 2019).…”

A System of Intellectual Analysis and Prediction of Reactions to News Based on Data From Telegram Channels

“…При цьому виникає потреба для аналiзу повiдомлень в публiчних каналах цього типу медiа, якi мають свої характернi особливостi, яких немає, наприклад, в Твiттерi або Фейсбуцi. Наприклад, це можливiсть використання чат-ботiв О. Ю. КОСУХА, Ю. М. ШЕВЧУК для автоматизацiї тих чи iнших функцiй ( [1][2][3]). Також з 30 сiчня 2021 року користувачi Телеграму можуть висловлювати своє вiдношення до повiдомлень за допомогою реакцiї смайлу, який можна поставити на повiдомлення, i який бачить автор повiдомлення та iншi користувачi.…”