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온라인 소셜 태깅 시스템에서의 소셜 링크 예측

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description본 논문은 소셜 네트워크의 콘텐츠 주석(annotation) 과정에서 발생하는 비제한적 어휘로 인한 차원 폭발 문제를 해결하기 위해 잠재 주제 모델(latent topic models)을 제안합니다. 이를 통해 데이터의 차원을 축소하고 협업적 주석 과정의 역학을 포착하며, 리소스에 대한 메타데이터 주석을 통해 잠재적 사용자 취향을 모델링하는 3가지 생성 과정을 제시합니다.

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온라인 소셜 태깅 시스템에서의 소셜 링크 예측

Source

  • Evernote/IFTTT Feedly/Social Link Prediction in Online Social Tagging Systems.md

Summary

본 논문은 소셜 네트워크의 콘텐츠 주석(annotation) 과정에서 발생하는 비제한적 어휘로 인한 차원 폭발 문제를 해결하기 위해 잠재 주제 모델(latent topic models)을 제안합니다. 이를 통해 데이터의 차원을 축소하고 협업적 주석 과정의 역학을 포착하며, 리소스에 대한 메타데이터 주석을 통해 잠재적 사용자 취향을 모델링하는 3가지 생성 과정을 제시합니다.

Key Points

  • 소셜 콘텐츠 주석 시 비제한적 어휘 사용으로 인한 검색 공간의 차원 폭발 문제 지적
  • 차원 축소 및 협업적 주석 역학 포착을 위한 잠재 주제 모델(latent topic models) 제안
  • 메타데이터 주석을 통한 리소스별 잠재적 사용자 취향 모델링을 위한 3가지 생성 과정 제시

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