Populariteten av samverkande taggning webbplatser har skapat nya utmaningar och möjligheter för designers av webbobjekt, såsom elektronikprodukter, resor resvägar, populära bloggar, etc. Ett ökande antal människor vänder sig till online-recensioner och användardefinierade taggar att välja mellan bland konkurrerande objekt. Detta skapar en möjlighet för designers att bygga objekt som sannolikt kommer att locka önskvärda taggar när de publiceras. I detta papper, vi anser ett nytt optimeringsproblem: med tanke på en utbildning datauppsättning av befintliga objekt med sina användarangivna taggar, och en frågeuppsättning önskvärda taggar, designa k bästa nya objekt förväntas locka maximalt antal önskvärda taggar. Vi visar att detta problem är NPComplete, även om enkla Naive Bayes Classifiers används för tagg förutsägelse. Vi presenterar två principiella algoritmer för att lösa detta problem: a) en exakt "two-tier" algoritm (baserad på top-k frågetekniker), som utför mycket bättre än den naiva brute-force algoritm och fungerar bra för måttliga problemfall, och b) en ny polynom tid approximation algoritm med bevisbara fel bundet för större problemfall. Vi utför detaljerade experiment på syntetiska och verkliga data kröp från webben för att utvärdera effektiviteten och kvaliteten på våra föreslagna algoritmer.
I REF är problemet att utforma ett nytt objekt (eller k nya objekt) som kan locka det maximala antalet taggar som anges i en fråga.
Leveraging collaborative tagging for web item design
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}