Social märkning blir allt populärare i många Web 2.0-applikationer där användare kan kommentera resurser (t.ex. Webbsidor) med godtyckliga nyckelord (dvs. taggar). En tagg rekommendation modul kan hjälpa användare i taggningsprocessen genom att föreslå relevanta taggar för dem. Det kan också användas direkt för att utöka uppsättningen taggar som anger en resurs. Fördelarna är två: att förbättra användarupplevelsen och att berika resursindexet. Men den förra betonas inte i tidigare studier, även om en hel del arbete har rapporterat att olika användare kan beskriva samma begrepp på olika sätt. Vi tar itu med problemet med personliga tagg rekommendationer för textdokument. I synnerhet, vi modellerar personlig tagg rekommendation som ett "query och ranking" problem och föreslå en ny graf-baserad ranking algoritm för inbördes relaterade multi-typ objekt. När en användare utfärdar en taggningsbegäran behandlas både dokumentet och användaren som en del av frågan. Taggar rankas sedan av vår grafbaserade rankningsalgoritm som tar hänsyn till både relevans för dokumentet och användarens preferenser. Slutligen presenteras de högst rankade taggarna för användaren som förslag. Experiment på en storskalig uppsättning taggade data som samlats in från Del.icio.us har visat att vår föreslagna algoritm avsevärt överträffar algoritmer som inte beaktar mångfalden av olika användares intressen.
Arbetet i REF använde hypergrafen för att modellera de multi-typade objekten inklusive dokument, taggar och användare, baserat på vilka en personlig tagg rekommendation uppgift kastas i en graf baserad ranking problem.
Personalized tag recommendation using graph-based ranking on multi-type interrelated objects
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}