Sammanfattning av denna webbsida: Sociala bokmärkesverktyg växer snabbt fram på webben. I sådana system skapar användare lätta konceptuella strukturer som kallas folksonomier. Till skillnad från ontologier formaliseras inte gemensamma konceptualiseringar, utan snarare implicita. Vi presenterar en ny data mining uppgift, \emph {mining av alla frekventa tri-koncept}, tillsammans med en effektiv algoritm, för att upptäcka dessa implicita delade konceptualiseringar. Vårt tillvägagångssätt utökar data mining uppgiften att upptäcka alla slutna objekt till tredimensionella datastrukturer för att möjliggöra gruvdrift folksonomier. Vi ger en formell definition av problemet och presenterar en effektiv algoritm för dess lösning. Slutligen visar vi att vår strategi är tillämplig på tre stora verkliga exempel.  Upptäcka delade konceptualiseringar i sociala bokmärkesverktyg växer snabbt fram på webben. I sådana system skapar användare lätta konceptuella strukturer som kallas folksonomier. Till skillnad från ontologier formaliseras inte gemensamma konceptualiseringar, utan snarare implicita. Vi presenterar en ny data mining uppgift, gruvdrift av alla frekventa tri-koncept, tillsammans med en effektiv algoritm, för att upptäcka dessa implicita delade konceptualiseringar. Vårt tillvägagångssätt utökar data mining uppgiften att upptäcka alla slutna objekt till tredimensionella datastrukturer för att möjliggöra gruvdrift folksonomier. Vi ger en formell definition av problemet och presenterar en effektiv algoritm för dess lösning. Slutligen visar vi att vår strategi är tillämplig på tre stora verkliga exempel.
Jaschke m.fl. REF definierade en ny data mining uppgift, gruvdrift av frekventa tri-koncept, och presenterade en effektiv algoritm för att upptäcka dessa implicita delade konceptualiseringar.
Discovering Shared Conceptualizations in Folksonomies
{'venue': 'J. Web Semant.', 'journal': 'J. Web Semant.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}