Tag-baserade system har blivit mycket vanliga för online-klassificering tack vare sina inneboende fördelar såsom självorganisering och snabb utveckling. De påverkas dock fortfarande av vissa problem som begränsar deras nytta, främst på grund av den inneboende tvetydigheten i semantik av taggar. Synonymer, homonymer och polysemösa ord, men inte skadliga för den avslappnade användaren, starkt påverkar kvaliteten på sökresultat och prestanda tag-baserade rekommendationssystem. I detta dokument förlitar vi oss på begreppet taggrelateradhet för att studera små grupper av liknande taggar och upptäcka samband mellan dem. Detta tillvägagångssätt bygger på en modell som bygger på en kantfärgad multigraf av användare, taggar och resurser. För att omsätta våra tankar i praktiken presenterar vi en modulär och extensibel ram av analys för att upptäcka synonymer, homonymer och hierarkiska relationer bland uppsättningar av taggar. Några inledande resultat av dess tillämpning på den läckra databasen presenteras, visar att ett sådant tillvägagångssätt kan vara användbart för att lösa några av de välkända problemen med folksonomier.
Nyligen presenterade REF ett tillvägagångssätt för att upptäcka grupper av liknande taggar och relationer mellan dem.
An integrated approach to discover tag semantics
{'venue': "SAC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}