Populariteten av samarbetande taggning webbplatser ger en unik möjlighet att utforska sökordssökning i ett sammanhang där frågeresultat bestäms av yttrandet från ett nätverk av taggare relaterade till en sökare. I detta dokument presenterar vi den första fördjupade studien av nätverksmedveten sökning. Vi undersöker effektiv top-k-behandling när poängen i ett svar beräknas som dess popularitet bland medlemmar i en sökarnätverk. Vi hävdar att uppenbara anpassningar av toppk algoritmer är för rymdintensiva, på grund av beroendet av poäng på sökarens nätverk. Vi utvecklar därför algoritmer baserade på att upprätthålla poäng övre gränser. Den globala övre-bundet tillvägagångssätt upprätthåller en enda poäng övre-bundet för varje par av objekt och tagg, över hela samlingen av användare. De resulterande gränserna är mycket grova. På så sätt undersöker vi klustersökande utifrån liknande beteende hos deras nätverk. Vi visar att det är oåtkomligt att hitta den optimala klusterbildningen av sökande, men vi tillhandahåller heuristiska metoder som ger betydande tidsförbättringar. Vi ger sedan en optimering som kan gynna mindre populationer av sökande baserat på kluster av taggar. Våra resultat stöds av omfattande experiment på del.icio.us dataset.
I REF, undersöka nätverk-medveten top-k bearbetning.
Efficient network aware search in collaborative tagging sites
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}