Online-gemenskaper har blivit populära för publicering och sökning av innehåll, samt för att hitta och ansluta till andra användare. Användargenererat innehåll inkluderar till exempel personliga bloggar, bokmärken och digitala foton. Dessa objekt kan kommenteras och värderas av olika användare, och dessa sociala taggar och härledda användarspecifika poäng kan utnyttjas för att söka relevant innehåll och upptäcka subjektivt intressanta objekt. Dessutom kan relationer mellan användare också beaktas för ranking sökresultat, intuitionen är att du litar på rekommendationer från dina nära vänner mer än de av dina tillfälliga bekanta. Frågor för tagg eller nyckelordskombinationer som beräknar och rankar top-k-resultaten möter därmed en stor mängd olika alternativ som komplicerar frågebehandlingen och utgör effektivitetsutmaningar. Detta dokument tar upp dessa frågor genom att utveckla en inkrementell topk-algoritm med tvådimensionella expansioner: social expansion tar hänsyn till styrkan i relationerna mellan användare, och semantisk expansion tar hänsyn till relationen mellan olika taggar. Den presenterar en ny algoritm, baserad på principer för tröskelalgoritmer, genom att vika vänner och relaterade taggar in i sökområdet på ett stegvist sätt på begäran. Metodens utmärkta prestanda demonstreras genom en experimentell utvärdering av tre verkliga datauppsättningar, som kröp från deli.cio.us, Flickr och LibraryThing.
Schenkel m.fl. REF föreslog en inkrementell tröskelalgoritm som tar hänsyn till både sociala band mellan användare och semantisk relation mellan olika taggar, som presterar anmärkningsvärt bättre än algoritmen utan taggexpansion.
Efficient top-k querying over social-tagging networks
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}