Abstrakt. Stora informationsarkiv som digitala bibliotek, nätbutiker m.m. För att underlätta sökning och sökning (t.ex., ACM ämnesklassificering för datavetenskap litteratur, Amazon produkt taxonomi, etc.). Liksom i heterogena samhällen brukar användare vanligtvis använda olika delar av en sådan ontologi med varierande intensitet, anpassning och personalisering av ontologierna är önskvärt. Av särskilt intresse för att stödja användare under personaliseringen är samverkande filtreringssystem som kan producera personliga rekommendationer genom att beräkna likheten mellan egna preferenser och en av andra människor. I detta dokument anpassar vi ett samverkande filtreringsrekommenderssystem för att hjälpa användare i hanteringen och utvecklingen av deras personliga ontologi genom att ge detaljerade förslag på ontologiförändringar. Ett sådant system har införts inom ramen för Bibster, en peer-to-peer-baserad personlig bibliografihantering. Slutligen rapporterar vi om ett experiment med Bibster community som visar prestandaförbättringar jämfört med icke-personliga rekommendationer.
Till exempel föreslog Haase et al Ref en metod för att hjälpa användare att hantera sina personliga ontologier i syfte att ge mer korrekta rekommendationer.
Collaborative and Usage-driven Evolution of Personal Ontologies
{'venue': 'LWA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}