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Design and implementation of an instance recommender system for new users of the Mastodon network
Hoda Kermani
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Informatik
Betreuer*in
Peter Reichl
DOI
10.25365/thesis.78802
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21389.00927.808486-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Mastodon ist ein dezentralisiertes, quelloffenes soziales Netzwerk, das es jeder Person ermöglicht, einen eigenen unabhängigen Server („Instanz“) zu betreiben. Durch die zunehmende Beliebtheit sowohl des Dezentralen Webs (DW) als auch von Mastodon in den letzten Jahren gibt es inzwischen über 8800 Online-Server (Bericht vom 8. Februar 2025 unter joinmastodon.org/servers). Diese große Anzahl an Instanzen kann neue Nutzer:innen schnell überfordern, wenn sie auf der Suche nach \textit{der} passenden Instanz zum Beitreten sind. Eine praktische Lösung bietet der Einsatz von Empfehlungssystemen (Recommendation Systems, RS). Obwohl bereits mehrere Empfehlungssysteme für Mastodon entwickelt wurden, stehen sie vor zwei zentralen Herausforderungen: (1) Sie berücksichtigen nur einen kleinen Teil der verfügbaren Server oder (2) sie stützen sich auf eine begrenzte Anzahl an Instanz-Merkmalen, die – wie die Forschung in diesem Projekt zeigt – nicht ausreichen, um neuen Nutzer:innen die Wahl der passenden Instanz zu erleichtern. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Empfehlungssystem für neue Nutzer:innen zu entwickeln, das diesen Herausforderungen begegnet – mit Fokus auf Konzeption und Umsetzung eines solchen Systems.
Abstract
(Englisch)
Mastodon is a decentralized, open-source social network, that allows anyone to establish an independent server ("instance"). Due to the rise in popularity of both the Decentralised Web (DW) and Mastodon in recent years, there are currently over 8800 online servers (reported on February 8, 2025 at joinmastodon.org/servers) available. This vast number of instances can overwhelm new users searching for the right server to join. One practical solution involves leveraging Recommendation Systems (RS). Although several recommendation systems have been designed for Mastodon, they face two primary challenges: (1) they only consider a small portion of Mastodon servers, or (2) they rely on a limited set of instance attributes and properties, which research in this project indicates are insufficient for helping newcomers find the ideal instance. The goal of this research is to develop a Recommendation System for new users that addresses these challenges, focusing on both the design and implementation of such a system.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Empfehlungssysteme Dezentrale Soziale Medien Mastodon Föderierte Netzwerke Online-Community-Matching
Schlagwörter
(Englisch)
Recommender Systems Decentralized Social Media Mastodon Federated Networks Online Community Matching
Autor*innen
Hoda Kermani
Haupttitel (Englisch)
Design and implementation of an instance recommender system for new users of the Mastodon network
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
86 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Peter Reichl
Klassifikation
54 Informatik > 54.08 Informatik in Beziehung zu Mensch und Gesellschaft
AC Nummer
AC17591668
Utheses ID
75936
Studienkennzahl
UA | 066 | 921 | |