Populariteten av sociala nätverk ökar kraftigt interaktionen mellan människor. Men en stor utmaning återstår - hur man kopplar samman människor som delar liknande intressen. I ett socialt nätverk ligger de flesta människor som delar liknande intressen med en användare i den långa svansen som står för 80 procent av den totala befolkningen. Att söka efter liknande användare genom följande länkar i sociala nätverk har två begränsningar: det är ineffektivt och ofullständigt. Därför är det önskvärt att utforma nya metoder för att hitta likasinnade människor. I detta dokument föreslår vi att man använder kollektiv visdom från folkmassan eller taggnätverken för att lösa problemet. I ett taggnätverk representerar varje nod en tagg som beskrivs med några ord, och vikten av en oriktad kant representerar samtidig förekomst av två taggar. Som sådan beskriver taggnätverket de semantiska relationerna mellan taggarna. För att ansluta till andra användare av liknande intressen via ett taggnätverk använder vi diffusionskärnor på taggnätverket för att mäta likheten mellan par av taggar. Likheten mellan människors intressen mäts på grundval av liknande taggar som de delar. För att rekommendera människor som är lika, hämtar vi topp k-personer som delar de mest liknande taggarna. Jämfört med två grundläggande metoder triadiska stängning och LSI, den föreslagna taggen nätverk metod uppnår 108% respektive 27% relativa förbättringar på BlogCatalog dataset, respektive.
REF studerar hur man kopplar samman människor med liknande intressen via ett taggnätverk.
Connecting users with similar interests via tag network inference
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}