Abstrakt. Vi anser att problemet med tagg förutsägelse i kollaborativa märkningssystem där användare delar och kommentera resurser på webben. Vi lägger fram HAMLET, ett nytt tillvägagångssätt för att automatiskt sprida taggar längs kanterna på en graf som relaterar liknande dokument. Vi identifierar de grundläggande principerna bakom taggutbredning för vilka vi härleder lämpliga poängmodeller kombinerade i en övergripande rankningsformel. Genom att räkna ut dessa värden presenterar vi en effektiv toppk-tag-algoritm som leder till ytterligare taggar genom att noggrant granska grannar i dokumentgrafen. Experiment som använder verkliga data visar livskraften i vår strategi i storskaliga miljöer där taggar är knappa.
Adriana REF identifierade en kärnprincip bakom taggförökning och presenterade en ny modell för att generera taggar längs kanterna på grafen som relaterar liknande dokument.
Neighborhood-based tag prediction
{'venue': 'ESWC. VOLUME 5554 OF LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}