Abstrakt. Den ökande populariteten av sociala märkningssystem lovar att lindra den kunskap flaskhals som saktar ner den fullständiga materialiseringen av Semantic Web eftersom dessa system gör det möjligt för vanliga användare att skapa och dela kunskap i en enkel, billig och skalbar representation, vanligtvis känd som folksonomi. Men för kunskapsflödets skull måste man hitta en kompromiss mellan folksonomiernas okontrollerade karaktär och domänexperternas kontrollerade och mer systematiska vokabulär. I detta dokument föreslår vi att ta itu med denna oro genom att ta fram en metod som automatiskt berikar en folksonomi med domänexpertkunskap och genom att införa en ny algoritm baserad på frekventa itemet mining tekniker för att effektivt lära sig en ontologi över den berikade folksonomin. För att kvantitativt bedöma vår metod föreslår vi ett nytt riktmärke för uppgiftsbaserad ontologiutvärdering där kvaliteten på ontologierna mäts utifrån hur användbara de är för uppgiften att hitta personlig information. Vi utför experiment på verkliga data och empiriskt visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt.
Marinho m.fl. REF föreslog en metod för kollabulärt lärande som tar en folksonomi och domänexpert ontologi som input och utför semantisk kartläggning för att generera en berikad folksonomi.
Folksonomy-based Collabulary Learning
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}