I sociala märkningssystem har användarna olika syften när de anger objekt. Tags skildrar inte bara innehållet i de kommenterade objekten, till exempel genom att lista de objekt som visas på ett foto, eller uttrycka kontextuell information om objekten, till exempel genom att ange platsen eller den tid då ett foto togs, men också beskriva subjektiva egenskaper och åsikter om objekten, eller kan relateras till organisatoriska aspekter, såsom självreferenser och personliga uppgifter. Nuvarande folksonomibaserade sök- och rekommendationsmodeller utnyttjar det sociala taggutrymmet som helhet för att hämta de objekt som är relevanta för en taggbaserad fråga eller användarprofil, och tar inte hänsyn till taggarnas syfte. Vi antar att en betydande andel av taggarna är bullriga för hämtning av innehåll, och tror att distinktionen av de personliga intentioner som ligger bakom taggarna kan vara till nytta för att förbättra riktigheten i söknings- och rekommendationsprocesser. Vi presenterar en mekanism för att automatiskt filtrera och klassificera råa taggar i en uppsättning ändamålsorienterade kategorier. Vår strategi finner de underliggande betydelser (begrepp) av taggarna, kartläggning dem till semantiska enheter som tillhör externa kunskapsbaser, nämligen WordNet och Wikipedia, genom utnyttjande av ontologier som skapats inom W3C Linking Open Data initiative. De erhållna begreppen omvandlas sedan till semantiska klasser som unikt kan tilldelas innehålls- och kontextbaserade kategorier. Identifieringen av subjektiva och organisatoriska taggar är baserad på naturligt språk bearbetning heuristik. Vi samlade in ett representativt dataset från Flickr sociala märkningssystem, och genomförde en empirisk studie för att kategorisera verkliga märkningsdata, och utvärdera om de resulterande taggarnas kategorier verkligen gynnar en rekommendationsmodell med hjälp av Random Walk med Restarts-metoden. Resultaten visar att innehålls- och kontextbaserade taggar anses vara överlägsna subjektiva och organisatoriska taggar, vilket ger samma prestanda som att använda hela taggutrymmet.
Gemenskapens kunskapsextrahering har också undersökts i REF, där folksonomin hos taggar i Flickr kategoriseras med hjälp av koncepten för en samarbetsbaserad ontologi i syfte att förbättra taggbaserade rekommendationer.
Categorising social tags to improve folksonomy-based recommendations
{'venue': 'J. Web Semant.', 'journal': 'J. Web Semant.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}