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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOtto von Guericke University MagdeburgInstituto Superior TécnicoInstitute for Infocomm ResearchUniversity of Massachusetts AmherstUniversity of California, Los AngelesTechnische Universität ClausthalSingapore Management UniversityNational Laboratory of Pattern RecognitionHaute école Spécialisée de Suisse OccidentaleGuangxi Normal UniversityKU LeuvenUniversity of Massachusetts BostonPeking UniversityUniversidad de CórdobaUniversidade Federal de Minas GeraisTampereen YliopistoUniversidad de Castilla-La ManchaUniversity of AlbertaKorea Advanced Institute of Science and TechnologyYonsei UniversityDalian University of TechnologyUniversität KonstanzKangwon National UniversityTrakya ÜniversitesiHebrew University of JerusalemBauhaus-Universität WeimarUniversity of TsukubaUniversity of Central FloridaUniversidad de GranadaUniversidade de LisboaTechnische Universität DarmstadtUniversiteit AntwerpenUniversidad Autónoma de MadridUniversiteit GentSapienza Università di RomaUniversità degli Studi di PadovaUniversiteit van AmsterdamUniversité de FribourgFudan UniversityNational Central UniversityEwha Womans UniversityKyung Hee UniversityHanyang UniversityUniversität HeidelbergTechnische Universität BerlinBeihang UniversityUniversity of TwenteNational Cheng Kung UniversityMicrosoft Research AsiaCity University of Hong KongUniversity of WaterlooRadboud UniversiteitCurtin University of TechnologyAccentureQueensland University of TechnologyYork UniversityUniversity of GlasgowUniversity of LouisvilleUniversità della CalabriaUniversity of CreteArizona State UniversityUniversitat Pompeu FabraNational Chengchi UniversityFlorida Institute of TechnologyIndian Institute of Technology MadrasUniversity of WarwickRMIT UniversityUniversità degli Studi di SienaUniversità degli Studi di MilanoDublin City UniversityJohns Hopkins UniversityHarbin Institute of TechnologyUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMicrosoftKent State UniversityShandong UniversityHong Kong Baptist UniversityMissouri University of Science and TechnologyUniversity of BedfordshireIndian Institute of Technology BombayUniversidad de ValladolidTeesside UniversityRobert Gordon UniversityUniversity of WolverhamptonDartmouth CollegeNational ICT AustraliaWashington State UniversityDrexel UniversityUniversità degli Studi di VeronaCarnegie Mellon UniversityQueen Mary University of LondonUniversity of OttawaUniversity of Southern CaliforniaUniversity of OklahomaGeorgia Institute of TechnologyUniversidade da CoruñaDalhousie UniversityDePaul UniversityUniversity of Texas at ArlingtonUniversity of OregonUniversity of Technology SydneyTechnische Universiteit DelftMicrosoft ResearchUniversité de ToulouseUniversity of OxfordFlorida International UniversityUniversity of PittsburghJulius-Maximilians-Universität Würzburg
Mots-clésComputer scienceNavigabilityInformation retrievalHierarchyInterface (matter)Tag systemVisibilityFolksonomySocial network (sociolinguistics)World Wide WebSocial mediaAlgorithm
Résumé
récupéré en direct d'OpenAlexToday, a number of algorithms exist for constructing tag hierarchies from social tagging data. While these algorithms were designed with ontological goals in mind, we know very little about their properties from an information retrieval perspective, such as whether these tag hierarchies support efficient navigation in social tagging systems. The aim of this paper is to investigate the usefulness of such tag hierarchies (sometimes also called folksonomies - from folk-generated taxonomy) as directories that aid navigation in social tagging systems. To this end, we simulate navigation of directories as decentralized search on a network of tags using Kleinberg's model. In this model, a tag hierarchy can be applied as background knowledge for decentralized search. By constraining the visibility of nodes in the directories we aim to mimic typical constraints imposed by a practical user interface (UI), such as limiting the number of displayed subcategories or related categories. Our experiments on five different social tagging datasets show that existing tag hierarchy algorithms can support navigation in theory, but our results also demonstrate that they face tremendous challenges when user interface (UI) restrictions are taken into account. Based on this observation, we introduce a new algorithm that constructs efficiently navigable directories on our datasets. The results are relevant for engineers and scientists aiming to improve navigability of social tagging systems.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,285
Scores Codex et Gemma par catégorie
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.
Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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
