Med en lämplig algoritm för att rangordna en användares expertis i ett samverkande taggningssystem kommer vi att kunna identifiera experter och upptäcka användbara och relevanta resurser genom dem. Vi föreslår att kompetensnivån hos en användare med avseende på ett visst ämne huvudsakligen bestäms av två faktorer. För det första bör en expert ha en hög kvalitet insamling av resurser, medan kvaliteten på en webbresurs beror på expertisen hos de användare som har tilldelat taggar till den. För det andra bör en expert vara en som tenderar att identifiera intressanta eller användbara resurser innan andra användare gör det. Vi föreslår en grafbaserad algoritm, SPEAR (SPaming-resistent Expertise Analysis and Ranking), som implementerar dessa idéer för att ranka användare i en folksonomi. Vi utvärderar vår metod med experiment på datamängder som samlats in från Delicious.com med över 71 000 webbdokument, 0,5 miljoner användare och 2 miljoner delade bokmärken. Vi visar också att algoritmen är mer motståndskraftig mot spammare än andra metoder som den ursprungliga HITS-algoritmen och enkla statistiska mått.
När det gäller rekommendationen om samarbetsmärkning, Noll et al. bedöma expertisen hos användare med hjälp av en grafbaserad rankningsmetod som liknar HITS algoritm REF.
Telling experts from spammers: expertise ranking in folksonomies
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}