De flesta e-postprogram ägnar en betydande del av sina fastigheter till organisationsmekanismer såsom mappar. Ändå verifierade vi på Yahoo! Mailtjänst som 70% av e-postanvändare har aldrig definierat en enda mapp. Detta innebär att en av de mest kända e-postfunktioner är underexploaterad. Vi föreslår här att återuppliva funktionen genom att tillhandahålla en metod för att generera en lättare form av mappar, eller taggar, gynnar även de mest passiva användare. Metoden associerar automatiskt, när det är möjligt, en lämplig semantisk tagg med ett givet e-postmeddelande. Detta ger upphov till en alternativ mekanism för att organisera och söka e-post. Vi förespråkar ett nytt modellerande tillvägagångssätt som utnyttjar den totala befolkningen av användare och därigenom lär sig av visdomen-av-folken hur man kategoriserar meddelanden. Med tanke på vår massiva användarbas räcker det att lära sig av en minoritet av de användare som märker vissa meddelanden för att märka den typen av meddelanden för den allmänna befolkningen. Vi utformar en ny kaskadklassificeringsmetod, som klarar av de svåra skalbarhets- och noggrannhetsbegränsningar vi står inför. Betydande effektivitetsvinster uppnås genom att arbeta inom ett latent utrymme med låga dimensioner och genom att använda en ny hierarkisk klassificering. Precisionsnivån styrs genom att dela upp uppgiften i en tvåfas klassificeringsprocess. Vi genomförde en omfattande empirisk studie som omfattade tre olika tidsperioder, över 100 miljoner meddelanden och tusentals kandidattaggar per meddelande. Resultaten är uppmuntrande och jämför gynnsamt med alternativa metoder. Vår metod framgångsrikt taggar 72% av inkommande e-posttrafik. Prestandamässigt är de beräknade omkostnaderna, även vid högtrafik, tillräckligt låga för att vårt tillvägagångssätt ska kunna tillämpas i produktionen på alla stora webbposttjänster.
Koren m.fl. REF associerade en lämplig semantisk tagg med ett givet e-postmeddelande genom att utnyttja användarmappar.
Automatically tagging email by leveraging other users' folders
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}