Sammanfattning av denna webbsida: Sociala märkningssystem tillämpas i stor utsträckning i Web 2.0. Många användare använder dessa system för att skapa, organisera, hantera och dela Internetresurser fritt. Men många tvetydiga och okontrollerade taggar som produceras av sociala märkningssystem förvärrar inte bara användarnas upplevelse, utan begränsar också resursåtervinningens effektivitet. Tag klustering kan aggregera taggar med liknande semantik tillsammans, och hjälpa till att lindra ovanstående problem. I detta dokument presenterar vi först en gemensam gruppbaserad likhetsstrategi, som använder den ternära relationen mellan användare, resurser och taggar för att mäta den semantiska relevansen mellan taggar. Sedan föreslår vi en spektral klustering metod för att ta itu med den höga dimensionalitet och gleshet av kommenterande data. Slutligen visar experimentella resultat att den föreslagna metoden är användbar och effektiv.
Ny forskning som Zong REF presenterade en gemensam grupp för samtidig förekomst som bygger på att mäta den semantiska relevansen mellan taggar.
A social tag clustering method based on common co-occurrence group similarity
{'venue': 'Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering', 'journal': 'Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}