Vi studerar problemet med personlig, interaktiv tagg rekommendation för Flickr: Medan en användare går in / väljer nya taggar för en viss bild, systemet föreslår relaterade taggar till henne, baserat på de taggar som hon eller andra människor har använt i det förflutna tillsammans med (en del av) de taggar som redan skrivits in. De föreslagna taggarna uppdateras dynamiskt med varje ytterligare tagg in/vald. Vi beskriver en ny algoritm, Hybrid, som kan tillämpas på detta problem, och visar att den överträffar tidigare algoritmer. Den har bara en enda kvantifierbar parameter, som vi fann vara mycket robust. Bortsett från denna nya algoritm och dess detaljerade analys är våra viktigaste bidrag i) en ren metod som leder till försiktiga resultatuppskattningar, ii) visar hur klassiska klassificeringsalgoritmer kan tillämpas på detta problem, iii) inför en ny kostnadsåtgärd, som fångar hela taggningsprocessens ansträngningar, iv) tydligt identifierar, när rent lokala system (som endast använder en användares taggningshistorik) kan eller inte kan förbättras genom globala system (med hjälp av allas taggningshistorik).
Det system som ger taggrekommendation för märkning av bilder behandlas i REF.
Personalized, interactive tag recommendation for flickr
{'venue': "RecSys '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}