Abstract Social taggningssystem har fått ökad popularitet som en metod för att kommentera och kategorisera ett brett spektrum av olika webbresurser. Webbsökning som använder social taggning data lider av ett extremt exempel på ordförråd missmatchning problem som uppstått i traditionell informationssökning (IR). Detta beror på det personliga, obegränsade ordförråd som användarna väljer att beskriva och märka varje resurs. Tidigare forskning har föreslagit utnyttjande av frågeexpansion för att hantera sökning i detta ganska komplicerade utrymme. Icke-personliga tillvägagångssätt baserade på relevans feedback och personliga tillvägagångssätt baserade på samtidig statistik visade dock endast begränsade förbättringar. I detta dokument föreslås en ny ram för frågeexpansion baserad på individuella användarprofiler som bryts från de kommentarer och resurser som användaren har markerat. Den underliggande teorin är att regularisera mjukheten av ordbindningar över en ansluten graf med hjälp av en regularizer funktion på termer som extraheras från topprankade dokument. Intuitionen bakom modellen är det tidigare antagandet av termen konsekvens: de mest lämpliga expansionstermer för en fråga är sannolikt att associeras med, och påverkas av termer som extraheras från dokumenten rankas högt för den ursprungliga frågan. Ramverket innehåller samtidigt kommentarer och webbdokument genom en Tag-Topic-modell i en latent graf. De experimentella resultaten tyder på att den föreslagna personliga frågeexpansionsmetoden kan ge bättre resultat än både den klassiska icke-personifierade sökmetoden och andra personliga sökexpansionsmetoder. Det föreslagna tillvägagångssättet gynnar därför avsevärt personlig webbsökning genom att utnyttja användarnas sociala mediedata.
Zhou m.fl. REF föreslår en frågeexpansion ram som bygger på användarprofiler som extraheras från kommentarer och resurser bokmärke av användare.
Improving search via personalized query expansion using social media
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}