På grund av den explosiva tillväxten av webben, har domänen för webbpersonalisering fått stor fart både inom forskning och kommersiella områden. Ett av de mest populära webbpersonaliseringssystemen är recommender-system. I rekommendationssystem som väljer användarinformation som kan användas för att profilera användare är mycket avgörande för användarprofilering. I Web 2.0, en anläggning som kan hjälpa användare att organisera Web resurser av deras intresse är användaren taggning system. Exploring användare taggning beteende ger ett lovande sätt att förstå användarnas informationsbehov eftersom taggar ges direkt av användare. Men fri och relativt okontrollerad vokabulär gör användaren självdefinierade taggar brist på standardisering och semantisk tvetydighet. Dessutom måste relationerna mellan taggar undersökas eftersom det finns rika relationer bland taggar som kan ge värdefull information för oss att bättre förstå användare. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att lära tagg ontologi baserat på den allmänt använda lexiska databasen WordNet för att fånga semantik och strukturella relationer taggar. Vi presenterar personalisering strategier för att disambiguate semantics av taggar genom att kombinera åsikten av WordNet lexicographers och användares taggning beteende tillsammans. För att anpassa ytterligare, kluster av användare utförs för att generera en mer exakt ontologi för en viss grupp av användare. För att utvärdera nyttan av taggen ontologi använder vi taggen ontology i ett pilot tag rekommendation experiment för att förbättra rekommendationen prestanda genom att utnyttja den semantiska informationen i taggen ontology. Det första resultatet visar att den personliga informationen har förbättrat noggrannheten i taggrekommendationen.
REF föreslog att man skulle konstruera tagg ontologi från folksonomi baserad på WordNet och även anpassa taggen ontologi baserad på användarkluster.
Personalization in tag ontology learning for recommendation making
{'venue': "IIWAS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}