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Extracting User Interest for User Recommendation Based on Folksonomy

机译:基于Folksonomy的用户推荐提取用户兴趣

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摘要

In the present paper, a method for extracting user interest by constructing a hierarchy of words from social bookmarking (SBM) tags and emphasizing nouns based on the hierarchical structure (folksonomy) is proposed. Co-occurrence of the SBM tags basically have a semantic relationship. As a result of an experimental evaluation using the user profiles on Twitter, the authors discovered that the SBM tags and their word hierarchy have a rich vocabulary for extracting user interest.
机译:在本文中,提出了一种通过从社会书签(SBM)标签构造单词的层次结构并基于层次结构(folksonomy)强调名词来提取用户兴趣的方法。 SBM标签的共现基本上具有语义关系。通过在Twitter上使用用户个人资料进行实验评估的结果,作者发现SBM标签及其词的层次结构具有丰富的词汇表,可以吸引用户的兴趣。

著录项

  • 来源
    《IEICE Transactions on Information and Systems》 |2011年第6期|p.1329-1332|共4页
  • 作者

    Junki SAITO; Takashi YUKAWA;

  • 作者单位

    The authors are with the Department of Electrical Engineering, Nagaoka University of Technology, Nagaoka-shi, 940-2188 Japan;

    The authors are with the Department of Electrical Engineering, Nagaoka University of Technology, Nagaoka-shi, 940-2188 Japan;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    user profiling; folksonomy; social bookmarking; sns; twitter;

    机译:用户配置文件;民间疗法社会书签;sns;推特;
  • 入库时间 2022-08-18 00:26:39

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