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Improving Recommendations by the Clustering of Tag Neighbours

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  • 발행기관
    한국정보기술융합학회 바로가기
  • 간행물
    JoC 바로가기
  • 통권
    Volume3 Number1 (2012.03)바로가기
  • 페이지
    pp.13-20
  • 저자
    Rong Pan, Guandong Xu, Bin Fu, Peter Dolog, Zhihai Wang, Martin Leginus
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A188445

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원문정보

초록

영어
With the rapid development in Web 2.0 application services, tags are used as useful metadata in social collaborative annotation systems. In this paper, we propose a collaborative approach for expanding tag neighbours and investigate the use of a spectral clustering algorithm to deal with issues of ambiguity and redundancy of tags. The algorithm could effectively filter out noisy tag neighbours, and thus obtain more appropriate recommendations for users. Experiments have been conducted on two real world datasets: “MovieLens” and “M-Eco system”, to compare our proposed approach with the traditional collaborative filtering approaches and naive tag neighbours expansion approaches in terms of precision. The results showed the effectiveness and superiority of our proposed method against the traditional approaches, which demonstrate that our approach could considerably improve the performance of recommendation.

목차

Abstract
 I. INTRODUCTION
 II. RELATED WORKS
  A. Tag Expansion in Recommendation
  B. Tag Clustering
 III. PRELIMINARIES
  A. Folksonomy
  B. User Profile and Document Profile
  C. Similarity Measure for Tags
 IV. EXPANDING TAG EXPRESSIONS WITH TAG NEIGHBOURS FOR RECOMMENDATION
  A. Collaborative Approach for Tag Neighbours
  B. Tag Neighbour Filtering based on Spectral Clustering
  C. Improved Recommendation with Tag Neighbour Expansion
 V. EXPERIMENTAL EVALUATIONS
  A. Dataset and Experimental Setup
  B. Modularity Metric
  C. Precision Evaluation
 VI. CONCLUSION
 Acknowledgment
 References

키워드

Tag Neighbours Recommender System Social Tagging Document Profile User Profile

저자

  • Rong Pan [ Intelligent Web and Information Systems, Department of Computer Science, Aalborg University, Denmark ]
  • Guandong Xu [ School of Engineering & Science, Victoria University, Australia ]
  • Bin Fu [ Department of Computer Science and Information Technology, Beijing Jiaotong University, China ]
  • Peter Dolog [ Intelligent Web and Information Systems, Department of Computer Science, Aalborg University, Denmark ]
  • Zhihai Wang [ Department of Computer Science and Information Technology, Beijing Jiaotong University, China ]
  • Martin Leginus [ Intelligent Web and Information Systems, Department of Computer Science, Aalborg University, Denmark ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보기술융합학회 [Korea Information Technology Convergence Society]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    본 학회는 IT 활용 및 융합에 관한 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    JoC [Journal of Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2093-7741
  • eISSN
    2093-775X
  • 수록기간
    2010~2015
  • 십진분류
    KDC 004 DDC 004

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