Abstrakt. Konceptrekommendation är en allmänt använd teknik som syftar till att hjälpa användare att välja rätt taggar, förbättra deras webbsökning upplevelse och en mängd andra uppgifter. För att hitta potentiella problemlösare i Open Innovation (OI) scenarier är konceptrekommendationen av avgörande betydelse eftersom den kan bidra till att upptäcka rätt ämnen, direkt eller i sidled relaterade till ett innovationsproblem. Sådana ämnen skulle då kunna användas för att identifiera relevanta experter. Vi föreslår två länkade databaserade koncept rekommendationsmetoder för ämnesupptäckt. Den första, hyNärheten, utnyttjar endast särdragen hos länkade datastrukturer, medan den andra tillämpar en välkänd informationsinsamlingsmetod, Random Indexing, på de länkade uppgifterna. Vi jämför de två metoderna mot utgångsvärdet i de guldbaserade standard- och användarstudiebaserade utvärderingarna med hjälp av de verkliga problemen och lösningarna från ett OI-företag.
Damljanovic m.fl. REF presenterade ett LOD-baserat konceptrekommendationssystem som hjälper användare att förbättra sin webbsökning genom att använda lämpliga koncepttaggar och ämnen.
Linked data-based concept recommendation: comparison of different methods in open innovation scenario
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}