Vi presenterar och utvärderar olika innehållsbaserade rekommendationsmodeller som använder sig av användar- och objektprofiler som definieras i termer av viktade listor över sociala taggar. De studerade tillvägagångssätten är anpassningar av Vector Space och Okapi BM25 informationssökning modeller. Vi jämför empiriskt rekommenderarna med hjälp av två dataset som erhållits från Delicious and Last.fm sociala system, för att analysera resultaten av tillvägagångssätten i scenarier med olika domäner och taggningsbeteenden.
Till exempel, Cantador et al. REF har använt användar- och objektprofiler som definieras i termer av viktade listor över sociala taggar för bästa N-rekommendation.
Content-based recommendation in social tagging systems
{'venue': "RecSys '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}