Vi tar itu med problemet med att förbättra relevansen av automatiskt valda taggar i storskaliga ontologibaserade informationssystem. I motsats till traditionella inställningar där taggar kan väljas godtyckligt fokuserar vi på problemet med att rekommendera taggar (t.ex. koncept) direkt från en samverkande, användardriven ontologi. Vi jämför effektiviteten hos en serie metoder för att välja de bästa taggarna från traditionella IR-tekniker som TF/IDF viktning till nya tekniker baserade på ontologiska avstånd och latent Dirichlet tilldelning. Alla våra experiment drivs mot en riktig corpus av taggar och dokument som extraheras från ScienceWise portalen, som är ansluten till ArXiv.org och används för närvarande av växande antal forskare. Datauppsättningarna för experimenten görs tillgängliga online för reproducerbarhetsändamål.
Ontologibaserad taggning innebär att rekommendera taggar direkt från en samverkande användardriven ontologi REF.
Tag Recommendation for Large-Scale Ontology-Based Information Systems
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}