Abstrakt. Tagging aktivitet har nyligen identifierats som en potentiell källa till kunskap om personliga intressen, preferenser, mål och andra attribut som är kända från användarmodeller. Taggar själva kan därför användas för att hitta personliga rekommendationer av objekt. I detta papper presenterar vi ett tagg-baserat recommender system som föreslår liknande webbsidor baserat på likheten av deras taggar från en Web 2.0 taggning program. Det föreslagna tillvägagångssättet utvidgar den grundläggande likhetskalkylen med externa faktorer såsom taggens popularitet, taggens representativitet och affiniteten mellan användaren och taggen. För att studera och utvärdera recommender-systemet har vi genomfört ett experiment med 38 personer från 12 länder som använder data från Del.icio.us, ett socialt bokmärkessystem där användare kan dela sina personliga bokmärken.
När de olika likhetsmätningarna kartläggs, implementerade Durao & Dolog en kombination av grundläggande likhet, tagg popularitet, tagg representativitet och tagg-användaraffinitet REF.
A Personalized Tag-Based Recommendation in Social Web Systems
{'venue': 'Original language English, Journal CEUR Workshop Proceedings, Publication date 2009, Volume 485, Pages 40-49, ISSN 1613-0073', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}