현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold CrossValidation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그 들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.
사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로하여 팔로어 추천시스템을 구현했다.