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A Comparison of content-based Tag Recommendations in Folksonomy Systems



Details zur Publikation
Autor(inn)en:
Jäschke, R.; Stumme, G.; Hotho, A.; Illig, J.
Herausgeber:
Wolff Erich Karl, Palchunov E. Dmitry, Zagoruiko G. Nikolay, Andelfinger Urs
Verlag:
Springer
Verlagsort / Veröffentlichungsort:
Berlin/Heidelberg
Publikationsjahr:
2011
Seitenbereich:
136-149
Buchtitel:
Postproceedings of the International Conference on Knowledge Processing in Practice (KPP 2007)
Titel der Buchreihe:
Lecture Notes in Computer Science

Zusammenfassung, Abstract
Recommendation algorithms and multi-class classifiers can supportusers of social bookmarking systems in assigning tags to theirbookmarks. Content based recommenders are the usual approach forfacing the cold start problem, i.e., when a bookmark is uploaded forthe first time and no information from other users can be exploited.In this paper, we evaluate several recommendation algorithms in acold-start scenario on a large real-world dataset.


Schlagwörter
folksonomy, recommender, tag


Autor(inn)en / Herausgeber(innen)

Zuletzt aktualisiert 2019-25-07 um 17:08