Abstract-I ett socialt taggningssystem är resurser (såsom foton, video och webbsidor) förknippade med taggar. Dessa taggar gör det möjligt att effektivt söka resurser genom tagg-baserade sökord matchning med traditionella IR-tekniker. Vi noterar att i många sådana system, taggar av en resurs ofta tilldelas av en varierad publik av kausala användare (taggers). Detta leder till två frågor som allvarligt påverkar effektiviteten av resurshämtning: (1) Buller: taggar plockas från en okontrollerad vokabulär och tilldelas av otränade taggar. Taggarna är alltså bullriga funktioner i resurshämtning. (2) En mängd aspekter: olika taggar fokuserar på olika aspekter av en resurs. Representerar en resurs med hjälp av en tillplattad påse med taggar ignorerar denna viktiga mångfald av taggar. För att förbättra effektiviteten av resurssökning i sociala märkningssystem föreslår vi CubeLSI -en teknik som utvidgar traditionella LSI till att inkludera taggare som en annan dimension av funktionsutrymme resurser. Vi jämför CubeLSI med ett antal andra tag-baserade hämtningsmodeller och visar att CubeLSI avsevärt överträffar de andra modellerna när det gäller hämtningsnoggrannhet. Vi visar också två intressanta teorem som tillåter CubeLSI att mycket effektivt beräknas trots den mycket utvidgade funktion utrymme den använder.
En annan metod för att rangordna resurser i sociala taggningsmiljöer är CubeLSI REF, som använder en vektorrymdsmodell och utökar Latent Semantic Indexing för att inkludera taggar i funktionen utrymme av resurser, för att bättre matcha frågor till dokument.
CubeLSI: An effective and efficient method for searching resources in social tagging systems
{'venue': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}