Uppkomsten av Web 2.0 och den efterföljande framgången för sociala nätverk Webbplatser som Del.icio.us och Flickr introducerar oss till ett nytt koncept som kallas social bookmarking, eller taggning. Taggning är åtgärden att ansluta en relevant användardefinierad sökord till ett dokument, bild, eller video, som hjälper användaren att bättre organisera och dela sina samlingar av intressanta saker. Med den snabba tillväxten av Web 2.0, taggade data blir allt vanligare på sociala nätverk webbplatser. Ett intressant problem är hur man automatiserar processen att göra tagg rekommendationer till användare när en ny resurs blir tillgänglig. I den här artikeln tar vi upp frågan om taggrekommendation ur ett maskininlärningsperspektiv. Från vår empiriska observation av två storskaliga datauppsättningar hävdar vi först att den användarcentrerade metoden för märkningsrekommendation inte är särskilt effektiv i praktiken. Därför föreslår vi två nya dokumentcentrerade strategier som kan ge effektiva och effektiva rekommendationer i verkliga scenarier. Den första, graf-baserad, metod representerar taggade data i två bipartite grafer, (dokument, tagg) och (dokument, ord), sedan hittar dokument ämnen genom att utnyttja graf partitionering algoritmer. Den andra prototypbaserade metoden syftar till att hitta de mest representativa dokumenten inom datainsamlingarna och förespråkar en sparsam multiklassig Gaussisk processklassificering för effektiv dokumentklassificering. För båda metoderna rankas taggarna inom varje ämneskluster/klass med en ny rankningsmetod. Rekommendationer utförs genom att först klassificera ett nytt dokument i ett eller flera ämneskluster/klasser, och sedan välja de mest relevanta taggarna från dessa kluster/klasser som maskinrekommenderade taggar. Experiment på verkliga data från Del.icio.us, CiteUGilla och BibSonomi undersöker kvaliteten på taggrekommendationen samt effektiviteten hos våra rekommendationsalgoritmer. Resultaten tyder på att våra dokumentcentrerade modeller avsevärt kan förbättra prestandan för märkningsrekommendationer jämfört med de användarcentrerade metoderna, samt ämnesmodellerna LDA och SVM-klassificeringar.
I REF föreslogs dessutom två nya dokumentcentrerade metoder baserade på grafpartitionering och prototypklassificering för att sortera och välja de mest relevanta sociala taggarna från dessa kluster och klasser för sociala rekommendationssystem.
Automatic tag recommendation algorithms for social recommender systems
{'venue': 'TWEB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}