I detta arbete presenterar vi en ny punktrekommendation metod som syftar till att förbättra Collaborative Filtering (CF) i sociala märkningssystem med hjälp av information om taggar och tid. Vår algoritm följer en tvåstegsmetod, där i det första steget en potentiellt intressant kandidat objekt-uppsättning hittas med hjälp av användarbaserad CF och i det andra steget denna kandidat objekt-uppsättning rankas med hjälp av objekt-baserad CF. Inom detta rankning steg integrerar vi information om tagganvändning och tid med hjälp av Base-Level Learning (BLL) ekvation som kommer från mänskliga minne teori som används för att bestämma återanvändning-sannolikhet av ord och taggar med hjälp av en power-law glömska funktion. Som resultaten av vår omfattande utvärdering av datauppsättningar som samlats in från tre sociala märkningssystem (BibSonomi, CiteULike och MovieLens) visar, kan användningen av taggbaserad och tidsinformation via BLL ekvationen också bidra till att förbättra rankning och rekommendationsprocessen av objekt och därmed, användas för att förverkliga en effektiv objekt rekommenderar som överträffar två alternativa algoritmer som också utnyttja tid och tagg-baserad information.
Collaborative Filtering Extensions: En av våra tidigare studier inom detta område REF, introducerar den så kallade Collaborative Item Ranking Using Tag and Time Information (CIRTT) approach, som utökar CF i sociala märkningssystem genom att införliva tagg- och tidsinformation.
Recommending Items in Social Tagging Systems Using Tag and Time Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}