![]() ![]() Notre recherche se consacre à la recherche d'une nouvelle approche pour améliorer la représentation des tags et surtout de leur structure, dans un système où les icônes bien structurées pourront améliorer l'efficacité de tagage en considérant la qualité et la rapidité. Bien que les études précédentes aient pensé à améliorer le système de tags visuels en utilisant des icônes, il existe dans ce cas le problème de reconnaissance, de mémorisation et de désorientation. ![]() Le système de tags pour un système d’organisation des connaissances centralise et fournit les tags qui peuvent être utilisés pour classer, partager et rechercher des connaissances sur le web pour l’utilisation personnelle ou organisationnelle. Extensive experiments show that our translational model improves the prediction accuracy in both scenarios. We evaluate the applicability of our method in tag recommendation and tag-based social search. Furthermore, our translational approach helps in reducing common problems related to tag ambiguity, synonymous tags, or multilingualism. ![]() Using these mappings, we can infer the meaning of user-assigned tags and can predict choices of tags a user may want to assign to new items. In this paper, we introduce a novel user-centric tag model that allows us to derive mappings between personal tag vocabularies and the corresponding folksonomies. While these meet individual needs and preferences, the considerable differences between personal tag vocabularies (personomies) impede services such as social search or customized tag recommendation. Our studies of two real-world folksonomies unveil that individual users develop highly personalized vocabularies of tags. They allow their users to label diverse resources with freely chosen keywords (tags). Collaborative tagging services (folksonomies) have been among the stars of the Web 2.0 era. ![]()
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