Abstract-I vårt dagliga liv, att organisera resurser som böcker eller webbsidor i en uppsättning kategorier för att underlätta framtida tillgång är en gemensam uppgift. Den vanliga omfattningen av dessa samlingar kräver en stor ansträngning och en upprörande kostnad för att organisera sig manuellt. Som en metod för att effektivt producera en automatiserad klassificering av resurser anser vi att de enorma mängder kommentarer som användarna tillhandahåller om sociala märkningssystem i form av bokmärken. I detta dokument behandlar vi användningen av dessa användartillhandahållna taggar för att utföra en social klassificering av resurser. För detta ändamål har vi skapat tre storskaliga sociala märkningsdata, inklusive märkning av data för olika typer av resurser, webbsidor och böcker. Dessa resurser åtföljs av kategoriseringsdata från sunda expertstyrda taxonomier. Vi analyserar egenskaperna hos de tre sociala märkningssystemen och gör en analys av nyttan av sociala taggar för att utföra en social klassificering av resurser som liknar klassificeringen av experter så mycket som möjligt. Vi analyserar sex olika representationer med hjälp av taggar och jämför med andra datakällor genom att använda tre olika inställningar av SVM-klassificeringar. Slutligen undersöker vi kombinationer av olika datakällor med taggar med hjälp av klassificeringskommittéer för att bäst klassificera resurserna.
Zubiaga m.fl. föreslås i REF ett tillvägagångssätt för att producera en automatisk klassificering av resurser baserat på befintliga sociala tagguppsättningar från de sociala märkningssystemen: Delicious 1, Library Thing 2 och Good Reads 3.
Harnessing Folksonomies to Produce a Social Classification of Resources
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}