Characterizing a social bookmarking and tagging network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social networks and collaborative tagging systems are rapidly\ngaining popularity as a primary means for storing and sharing data among \nfriends, family, colleagues, or perfect strangers as long as they have common \ninterests. del.icio.us is a social network where people store and share their \npersonal bookmarks. Most importantly, users tag their bookmarks for ease of \ninformation dissemination and later look up. However, it is the friendship \nlinks, that make delicious a social network. They exist independently of the \nset of bookmarks that belong to the users and have no relation to the tags \ntypically assigned to the bookmarks. To study the interaction among users, the \nstrength of the existing links and their hidden meaning, we introduce\nimplicit links in the network. These links connect only highly “similar” users. \nHere, similarity can reflect different aspects of the user’s profile that makes \nher similar to any other user, such as number of shared bookmarks, or \nsimilarity of their tags clouds. We investigate the question whether friends \nhave common interests, we gain additional insights on the strategies that users \nuse to assign tags to their bookmarks, and we demonstrate that the graphs \nformed by implicit links have unique properties differing from binomial random \ngraphs or random graphs with an expected power-law degree distribution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle