کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
405793 | 678031 | 2016 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Folksonomy-based personalized search by hybrid user profiles in multiple levels
ترجمه فارسی عنوان
جستجوی شخصی مبتنی بر فیس بوک توسط پروفایل های کاربر ترکیبی در سطوح مختلف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فارکسونیا، برچسب زدن اجتماعی وب 2.0، پروفایل کاربری جستجوی شخصی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recently, some systems have allowed users to rate and annotate resources, e.g., MovieLens, and we consider that it provides a way to identify favorite and non-favorite tags of a user by integrating his or her rating and tags. In this paper, we review and elaborate on the limitations of the current research on user profiling for personalized search in collaborative tagging systems. We then propose a new multi-level user profiling model by integrating tags and ratings to achieve personalized search, which can reflect not only a user׳s likes but also a his or her dislikes. To the best of our knowledge, this is the first effort to integrate ratings and tags to model multi-level user profiles for personalized search.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 204, 5 September 2016, Pages 142–152
Journal: Neurocomputing - Volume 204, 5 September 2016, Pages 142–152
نویسندگان
Qing Du, Haoran Xie, Yi Cai, Ho-fung Leung, Qing Li, Huaqing Min, Fu Lee Wang,