Categorising social tags to improve folksonomy-based recommendation - ut_ymgc @ サーベイ

Title

Categorising social tags to improve folksonomy-based recommendation

ABSTRACT

• ユーザはアイテムにタグ付けをする時
  • アイテムのコンテンツを説明するタグを付ける
    • 写真に登場するものをリストする
    • 写真が撮られた場所や時間
  • 主観的な意見などのタグを付ける

• 現行のfolksonomy-based searchやrecommendation modelはタグ空間全体を使って検索しており、タグ付けの目的を区別していない

• 著者は次の仮定を置く
  • ほとんどのタグはコンテンツ検索に用いるにはノイズと見なせる
  • タグ付けの意図を区別することは検索や情報推薦の精度を高めるのに有用

• 自動的にタグをフィルタリングし、目的に応じたカテゴリに分類する手法を提案
  • タグの潜在的な意味（コンセプト）を見つける
  • それを外部知識(Wikipedia, wordnet)を基にした意味要素にマッピングする。W3C Linking Open Data Initiativeによって作成されたオントロジを用いる。
  • 見つけたコンセプトはコンテンツもしくはコンテキストベースのカテゴリに分類する
  • 主観的なタグはヒューリスティックなNLPによって見つける

• 実験
  • Flickrからデータを集める
  • データをこれらのデータを分類するための調査をする
  • 分類結果がランダムウォークを用いた情報推薦モデルの精度を向上させるか評価する
  • 評価結果によると、コンテンツやコンテキストベースのタグは主観的なタグより精度を向上させるのに役に立った。全てのタグを使ったのと同じ精度を実現した。