Att ta till sig folkmassans visdom, kan social märkning betraktas som en alternativ mekanism-i motsats till webbsökning-för att organisera och upptäcka information på webben. Effektiv taggbaserad rekommendation av information, såsom webbresurser, är en kritisk aspekt av denna mekanism för att upptäcka social information. En exakt förståelse av informationsstrukturen i de sociala märkningssystemen är kärnan i en effektiv märkningsbaserad rekommendationsmetod. Även om större delen av den befintliga forskningen antingen implicit eller explicit antar en enkel trepartsgrafstruktur för detta ändamål, föreslår vi en omfattande informationsstruktur för att fånga in alla typer av samtidig information i märkningsdata. På grundval av den föreslagna informationsstrukturen föreslår vi vidare ett enhetligt system för användarprofilering för att fullt ut utnyttja all tillgänglig information. Slutligen föreslår vi, med stöd av vår föreslagna användarprofil, en ny ram för samverkansfiltrering i sociala märkningssystem. I vårt föreslagna ramverk skapar vi först gemensamma rekommendationer om objekttag, med taggar som visar aktuella intressen för användare i målobjekt. Dessa gemensamma rekommendationer förfinas sedan av visdomen från publiken och projiceras till objektet utrymme för den slutliga punkten rekommendationer. Utvärdering med hjälp av tre verkliga datauppsättningar visar att vår föreslagna rekommendationsstrategi är betydligt bättre än den senaste tekniken.
En metod som är mycket relevant för oss är den gemensamma punkt-tag-rekommendationen REF, som först gör gemensamma punkt-tag rekommendationer och sedan projicerar dem till punkten utrymme för slutlig punkt rekommendation.
Collaborative filtering in social tagging systems based on joint item-tag recommendations
{'venue': "CIKM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}