Många sociala webbplatser gör det möjligt för användare att kommentera innehållet med beskrivande metadata, såsom taggar, och på senare tid att organisera innehåll hierarkiskt. Dessa typer av strukturerade metadata ger värdefulla bevis för att lära sig hur en gemenskap organiserar kunskap. Till exempel kan vi aggregera många personliga hierarkier till en gemensam taxonomi, även känd som en folksonomi, som kommer att hjälpa användare att visualisera och surfa socialt innehåll, och också att hjälpa dem att organisera sitt eget innehåll. Att lära sig av sociala metadata innebär dock flera utmaningar, eftersom det är glest, ytligt, tvetydigt, bullrigt och inkonsekvent. Vi beskriver ett förhållningssätt till folksonomilärande baserat på relationell klusterbildning, som utnyttjar strukturerade metadata som finns i personliga hierarkier. Vårt tillvägagångssätt samlar liknande hierarkier med hjälp av deras struktur och taggstatistik, sedan gradvis väver in dem i ett djupare, buskigare träd. Vi studerar folksonomi lärande med hjälp av sociala metadata extraherade från fotodelning webbplats Flickr, och visar att det föreslagna tillvägagångssättet tar itu med utmaningarna. Jämfört med tidigare arbeten producerar metoden dessutom större, mer exakta folksonomier, och dessutom skalar sig bättre.
I ett nytt arbete tog REF itu med detta problem genom att tillämpa den relationella klustermetoden för att utnyttja struktur- och taggstatistik för att stegvis foga relevanta pesonomier till de lärda folksonomierna.
Growing a tree in the forest: constructing folksonomies by integrating structured metadata
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}