Taggar är en viktig informationskälla i Web 2.0. De kan användas för att beskriva användarnas ämne preferenser samt innehållet i objekt för att göra personliga rekommendationer. Men eftersom taggar är godtyckliga ord som ges av användare, de innehåller en hel del buller såsom tagg synonymer, semantiska tvetydigheter och personliga taggar. Sådant buller medför svårigheter att förbättra noggrannheten i punktrekommendationerna. För att eliminera buller av taggar, i detta papper föreslår vi att använda flera relationer mellan användare, objekt och taggar för att hitta den semantiska innebörden av varje tagg för varje användare individuellt. Med den föreslagna metoden, de relevanta taggarna för varje objekt och taggar preferenser för varje användare bestäms. Dessutom undersöks användar- och objektbaserad samverkansfiltrering i kombination med innehållsfiltrering. Hur effektiva de föreslagna tillvägagångssätten är visas i de experiment som utförs på verkliga världen dataset som samlats in från Amazon.com och citationUGle webbplats.
REF föreslås till flera relationer mellan användare, objekt och taggar för att hitta den semantiska innebörden av varje tagg för varje användare individuellt och använde denna information för personlig objektrekommendation.
Connecting users and items with weighted tags for personalized item recommendations
{'venue': "HT '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}