Tag relatedness in image folksonomies

Folksonomies - Les réseaux sociaux, les ressources disponibles sur le web et les tags utilisateurs qui y sont associés permettent de facilement récupérer, organiser du contenu et naviguer sur le web. Cependant, leurs avantages restent limités, principalement à cause du caractère bruité des tags prop...

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שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
Auteurs principaux: Mousselly-Sergieh, Hatem, Egyed-Zsigmond, Elöd, Gianini, Gabriele, Döller, Mario, Pinon, Jean-Marie, Kosch, Harald
פורמט: Article ou chapitre numérique
שפה:Français
יצא לאור: 2014
נושאים:
גישה מקוונת:Accès Université d'Orléans et IFPM
תיאור
סיכום:Folksonomies - Les réseaux sociaux, les ressources disponibles sur le web et les tags utilisateurs qui y sont associés permettent de facilement récupérer, organiser du contenu et naviguer sur le web. Cependant, leurs avantages restent limités, principalement à cause du caractère bruité des tags proposés par les utilisateurs. Pour pallier cette difficulté, nous proposons une méthode pour regrouper les tags similaires dans une folksonomie : les cooccurrences entre tags et le "Laplacian Score" sont utilisées pour définir, pour chaque tag, une distribution de probabilité empirique ; les tags supposés liés sont identifiés selon les similarités entre leurs distributions. Dans ce but, nous présentons une variante de la divergence de Jensen-Shannon, plus résistante au bruit. Nous évaluons notre approche expérimentalement à l’aide de WordNet et la comparons à une méthode classique de recherche de similarité entre tags, basée sur la similarité cosinus. Les résultats de notre évaluation montrent l’efficacité de notre approche et ses avantages par rapport aux méthodes concurrentes.