Abstrakt. Tag recommender system används ofta i sociala märkningssystem, en populär familj av Web 2.0-program, för att hjälpa användare i taggningsprocessen. Men i kallstart situationer, dvs. när nya användare eller resurser kommer in i systemet, state-of-art tagg rekommenderar system fungerar dåligt och inte alltid kan generera rekommendationer. Många användarprofiler innehåller outnyttjade resurser, som kan ge värdefull information särskilt för kallstartsscenarier där taggade data är knappa. De befintliga metoderna utforskar inte denna ytterligare informationskälla. I detta dokument föreslår vi att man använder en rent grafbaserad halvövervakad relationsstrategi som använder otaggade inlägg för att ta itu med problemet med kallstart. Vi utför experiment på två verkliga datauppsättningar och visar att vår strategi överträffar den senaste tekniken i många fall.
Extrahering av taggar från användarprofilinformation har använts för att lösa problemet med "kallstart" REF i taggrekommendationssystem.
Semi-supervised tag recommendation - using untagged resources to mitigate cold-start problems
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}