Abstrakt. -I detta brev, baserat på användar-tag-objekt-triatre grafer, föreslår vi en rekommendation algoritm som använder sig av sociala taggar. Förutom sina låga kostnader för beräkningstid, de experimentella resultaten på två verkliga datamängder, Del.icio.us och MovieLens, visar att det kan förbättra algoritmisk noggrannhet och mångfald. Speciellt, det ger mer personlig rekommendation när de tilldelade taggarna tillhör olika ämnen. Den föreslagna algoritmen är särskilt effektiv för småskaliga objekt, vilket påminner oss om det välkända kallstartsproblemet i rekommenderade system. Ytterligare empirisk studie visar att den föreslagna algoritmen avsevärt kan lösa detta problem i sociala märkningssystem med heterogena objekt grad fördelningar.
Författare REF använder sig av användarnas sociala taggar och utformar en diffusionsbaserad rekommendationsalgoritm som endast används i sociala märkningssystem.
Solving the Cold-Start Problem in Recommender Systems with Social Tags
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}