Det finns en explosion av samhällsgenererat multimedieinnehåll på nätet. I synnerhet Flickr utgör ett 200 miljoner fotodelningssystem där användarna deltar efter en mängd olika sociala motiv och teman. Flickr-grupper används i allt högre grad för att underlätta en uttrycklig definition av gemenskaper som delar gemensamma intressen, vilket leder till stora mängder innehåll (t.ex. bilder och tillhörande taggar) om specifika ämnen. Men enligt vår kunskap är en fördjupad analys av användarbeteendet i Flickr-grupper fortfarande öppen, liksom förekomsten av effektiva verktyg för att hitta relevanta grupper. Med hjälp av ett urval på cirka 7 miljoner userphotos och cirka 51000 Flickr grupper presenterar vi en ny statistisk gruppanalys som belyser relevanta mönster av photo-to-group delning praxis. Dessutom föreslår vi en ny ämnesbaserad representationsmodell för grupper, beräknad från aggregerade grupptaggar. Grupper representeras som multinomiska fördelningar över semantiskt meningsfulla latenta ämnen inlärda via oövervakad probabilistisk ämnesmodellering. Vi visar att denna representation är användbar för att automatiskt upptäcka grupper av grupper och ämnesexpertgrupper, för att utforma nya gruppsökningsstrategier och för att få nya insikter om Flickr-gruppernas semantiska struktur.
REF presenterar en storskalig analys av Flickr-grupper och föreslår ett ämnesmodelleringssätt för att representera en grupp som bygger på samtidig förekomst av grupper och taggar.
Analyzing Flickr groups
{'venue': "CIVR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}