Sociala märkningssystem har blivit allt populärare när det gäller att dela och organisera webbresurser. Tag rekommendation är ett vanligt inslag i sociala märkningssystem. Social taggning av naturen är en inkrementell process, vilket innebär att när en användare har sparat en webbsida med taggar, taggningssystemet kan ge mer exakta förutsägelser för användaren, baserat på användarens inkrementella beteende. Befintliga metoder för att förutsäga taggar tar dock inte hänsyn till denna viktiga faktor, där deras utbildnings- och testdata antingen delas upp genom en fast tidsstämpel eller slumpmässigt provtas från en större corpus. I våra tidsexperiment utför vi en tidskänslig provtagning på en befintlig offentlig datauppsättning, vilket resulterar i ett nytt scenario som ligger mycket närmare "realvärlden". I den här artikeln tar vi upp problemet med taggförutsägelse genom att föreslå en probabilistisk modell för personlig taggförutsägelse. Modellen är en Bayesiansk strategi och integrerar tre faktorer, en egocentrisk effekt, miljöpåverkan och innehåll på webbsidan. Två metoder – både intuitiv beräkning och inlärningsoptimering – tillhandahålls för parameteruppskattning. Ren grafbaserade metoder som kan ha betydande begränsningar (såsom varje användare, varje objekt och varje tagg måste förekomma i åtminstone p-inlägg) kan inte göra en förutsägelse i de flesta "verkliga" fall medan vår modell förbättrar F-måttet med över 30% jämfört med en ledande algoritm på en offentligt tillgänglig real-world dataset.
Ett nytt arbete REF föreslår en probabilistisk modell för personlig tagg förutsägelse och använder Naive Bayes klassificerare.
A probabilistic model for personalized tag prediction
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}