Evaluating Term Weighting Schemes for Content-based Tag Recommendation in Social Tagging Systems

Olvera, Elías Portilla; Godoy, Daniela

doi:10.1109/tla.2012.6272482

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“…La primera fuente permite abordar el arranque en frío del lado del usuario, realizando recomendaciones incluso cuando el usuario sea nuevo en el sistema; es decir, que no haya anotado aún recursos o solo una pequeña cantidad que no permita determinar sus preferencias. Para obtener las recomendaciones del contenido del recurso se implementa el enfoque de pesado de sustantivos y estructura HTML, descrito en Portilla Olvera & Godoy (2012). La segunda fuente se utiliza para enriquecer la lista de recomendaciones extraídas del contenido, con las etiquetas más populares entre los documentos más similares al recurso a etiquetar, dentro de la personomía del usuario.…”

Section: Trabajos Relacionadosunclassified

“…Los ítems obtenidos de la primera fuente se ponderan mediante un esquema propuesto en Portilla Olvera & Godoy (2012), pesando los términos que cumplen la función gramatical sustantivo y la ubicación de los términos en la estructura del HTML. Los ítems obtenidos de la segunda fuente, es decir del historial del usuario, corresponden a las etiquetas más populares entre los documentos más similares al recurso a etiquetar dentro de la personomía del usuario, por lo cual se toma el texto del recurso como el vector de consulta.…”

Section: Modelo De Recomendación Propuestounclassified

“…En Portilla Olvera & Godoy (2012), se describen seis enfoques de pesado de términos para la recomendación de etiquetas basada en contenido. En tales enfoques se destacó como segundo mejor, el que genera recomendaciones ponderando los valores TF, elementos de la estructura HTML y los términos que cumplen la función gramatical sustantivo, con pesos aprendidos por regresión lineal.…”

Section: A Línea Baseunclassified

“…Los resultados de los experimentos sustentan que al fusionar la lista de recomendación basada en contenido, con las etiquetas más populares por personomía mediante el sencillo enfoque de impulsión, remplazo y complementación, el modelo propuesto aporta al enfoque planteado en Portilla Olvera & Godoy (2012), pequeñas mejorías en todas las métricas evaluadas.…”

Section: Conclusiones Y Trabajos Futurosunclassified

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Un modelo híbrido de recomendación de etiquetas para sistemas de anotación social

Olvera¹,

Godoy²

2020

Enfoque UTE

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El etiquetado social consiste en clasificar recursos web, con el uso de palabras o etiquetas libremente elegidas por los usuarios. La simplicidad y apertura de los sistemas de etiquetado social para organizar recursos, es la clave de su éxito en Internet. Existen numerosos enfoques para facilitar al usuario el proceso de etiquetado, permitiéndole reutilizar etiquetas y optimizando así su limitado tiempo de lectura y escritura. Este documento propone un enfoque híbrido diferente, que resuelve de forma sencilla el problema de las recomendaciones basadas únicamente en el contenido del recurso, fusionando la lista de recomendaciones con las etiquetas más populares del historial de etiquetas del usuario, permitiéndole así reutilizar los términos asignados a otros recursos.

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Section: Trabajos Relacionadosunclassified

Section: Modelo De Recomendación Propuestounclassified

Section: A Línea Baseunclassified

Section: Conclusiones Y Trabajos Futurosunclassified

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Un modelo híbrido de recomendación de etiquetas para sistemas de anotación social

Olvera¹,

Godoy²

2020

Enfoque UTE

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The selection of burglary cases based on multidimensional features and PageRank

Han

Chen

et al. 2021

Concurrency and Computation

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With the rapid development of urbanization, a series of burglary cases occurred frequently. It is very important to push suspicious cases according to the top rank in order to improve the ability of intelligent concatenation cases. This article proposes a method of selecting burglary cases based on multidimensional features and PageRank, which could analyze the fact description of burglary cases, extract the multidimensional features of cases and perform feature representation to obtain the feature vector of each case. Then it constructed the network through the similarity between the multidimensional features and used PageRank to calculate the importance of each case for ranking.At last, the algorithm is verified based on the real data of burglary cases. The experimental results showed that the robustness test is better than the other two methods.And the proposed method is more effective and can be better applied to the sorting of burglary cases.

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Folksonomy-Based Recommender Systems: A State-of-the-Art Review

Godoy

Corbellini

2015

Int. J. Intell. Syst.

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Collaborative tagging systems, also known as folksonomies, have grown in popularity over the Web on account of their simplicity to organize several types of content (e.g., Web pages, pictures, and video) using open-ended tags. The rapid adoption of these systems has led to an increasing amount of users providing information about themselves and, at the same time, a growing and rich corpus of social knowledge that can be exploited by recommendation technologies. In this context, tripartite relationships between users, resources, and tags contained in folksonomies set new challenges for knowledge discovery approaches to be applied for the purposes of assisting users through recommendation systems. This review aims at providing a comprehensive overview of the literature in the field of folksonomy-based recommender systems. Current recommendation approaches stemming from fields such as user modeling, collaborative filtering, content, and linkanalysis are reviewed and discussed to provide a starting point for researchers in the field as well as explore future research lines. C 2015 Wiley Periodicals, Inc.

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Evaluating Term Weighting Schemes for Content-based Tag Recommendation in Social Tagging Systems

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Un modelo híbrido de recomendación de etiquetas para sistemas de anotación social

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The selection of burglary cases based on multidimensional features and PageRank

Folksonomy-Based Recommender Systems: A State-of-the-Art Review

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