Detta dokument handlar om problemet med att bläddra i sociala kommentarer. Idag har många tjänster (t.ex. Del.icio.us, Filckr) tillhandahållits för att hjälpa användare att hantera och dela sina favoritwebbadresser och foton baserat på sociala kommentarer. På grund av den exponentiella ökningen av de sociala kommentarerna står dock fler och fler användare inför problemet hur man effektivt kan hitta önskade resurser från stora noteringsdata. Befintliga metoder som taggmoln och noteringsmatchning fungerar bra endast på små anteckningsuppsättningar. Således är en effektiv strategi för att bläddra i storskaliga anteckningar och tillhörande resurser i stor efterfrågan både av vanliga användare och tjänsteleverantörer. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, nämligen Effektiv Large Scale Annotation Browser (ELSABer), för att bläddra i storskaliga sociala annoteringsdata. ELSABer hjälper användarna att bläddra i ett stort antal kommentarer på ett semantiskt, hierarkiskt och effektivt sätt. Mer specifikt, ELSABer har följande funktioner: 1) de semantiska relationerna mellan annoteringar utforskas för surfning av liknande resurser; 2) de hierarkiska relationerna mellan annoteringar är konstruerade för att bläddra i en top-down mode; 3) fördelningen av sociala annoteringar studeras för effektiv surfning. Genom att införliva personlig information och tidsinformation kan ELSABer förlängas ytterligare för personlig och tidsrelaterad surfning. Ett prototypsystem implementeras och visar lovande resultat.
REF undersökte vidare det hierarkiska förhållandet mellan taggar.
Towards effective browsing of large scale social annotations
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}