19.1 Introduction With the advent o

19.1 Introduction With the advent of affordable domestic high-speed communication facilities, inexpensive digitization devices, and the open access nature of the Web, a new and exciting family of Web applications known as Web 2.0 has been born. The underlying idea is to decentralize and cheapen content creation, thus leading theWeb into a more open, connected, and democratic environment. In this chapter we will focus on a particular family of Web 2.0 applications known as Social Tagging Systems (STS for short). STS assign a major role to the ordinary user, who is not only allowed to publish and edit resources, but also and more importantly, to create and share lightweight metadata in the form of freely chosen keywords called tags. The exposure of users to both tags and resources creates a fundamental trigger for communication and sharing, thus lowering the barriers to cooperation and contributing to the creation of collaborative lightweight knowledge structures known as folksonomies1. Some notable examples of STS are sites like Delicious2, BibSonomy3, and Last.fm4, where Delicious allows the sharing of bookmarks, BibSonomy the sharing of bookmarks and lists of literature, and Last.fm the sharing of music. These systems are characterized by being easy to use and free to anyone willing to participate. Once a user is logged in, he can add a resource to the system, and assign arbitrary tags to it. If on the one hand this new family of applications brings new opportunities, it revives old problems on the other, namely the problem of information overload. Millions of individual users and independent providers are flooding STS with content and tags in an uncontrolled way, thereby lowering the potential for content retrieval and information sharing. One of the most successful approaches for increasing the level of relevant content over the “noise” that continuously grows as more and more content becomes available online lies on Recommender Systems (RS for short). In STS however, we face several new challenges. Users are interested in finding not only content, but also tags, and even other users. Moreover, while traditional RS usually operate over 2-way data arrays, folksonomy data is represented as a thirdorder tensor or a hypergraph with hyperedges denoting (user, resource, tag) triples. Furthermore, while there is an extensive literature for rating prediction based on explicit user feedback, i.e., a numerical value denoting the degree of preference of a user for a given item, in folksonomies there are usually no ratings. Thus, before arguing why not to simply use an old solution to a recurrent problem, we need to investigate to which extent the traditional RS paradigm and approaches apply to STS.

Social tagging recommender systems is a young research area that has attracted significant attention recently, which is expressed by the increasing number of publications (e.g., [15, 11, 37, 35, 31]) and is poised for continued growth. Furthermore,

Results (Thai) 2:

19.1 บทนำกับการถือกำเนิดของราคาไม่แพงสิ่งอำนวยความสะดวกในการติดต่อสื่อสารความเร็วสูงภายในประเทศอุปกรณ์แปลงราคาไม่แพงและสามารถเข้าถึงธรรมชาติเปิดเว็บครอบครัวใหม่และน่าตื่นเต้นของการใช้งานเว็บที่รู้จักกันเป็น Web 2.0 ได้รับการเกิด ความคิดพื้นฐานคือการกระจายอำนาจและการสร้างเนื้อหาลดราคาจึงนำ theweb เป็นเปิดกว้างมากขึ้น, การเชื่อมต่อและสภาพแวดล้อมในระบอบประชาธิปไตย ในบทนี้เราจะมุ่งเน้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งครอบครัวของ Web 2.0 การใช้งานที่รู้จักกันเป็นระบบการติดแท็กทางสังคม (STS สั้น) เอสทีกำหนดบทบาทสำคัญในการใช้ธรรมดาที่ไม่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่จะเผยแพร่และแก้ไขทรัพยากร แต่ยังและที่สำคัญเพื่อสร้างและแบ่งปันเมตาดาต้าที่มีน้ำหนักเบาในรูปแบบของคำหลักที่เลือกได้อย่างอิสระที่เรียกว่าแท็ก การสัมผัสของผู้ใช้ทั้งแท็กและสร้างทรัพยากรไกพื้นฐานสำหรับการสื่อสารและการใช้งานร่วมกันจึงลดอุปสรรคในการร่วมมือและการมีส่วนร่วมในการสร้างโครงสร้างที่มีน้ำหนักเบาความรู้การทำงานร่วมกันที่เรียกว่า folksonomies1 บางตัวอย่างที่โดดเด่นของเอสทีมีเว็บไซต์เช่น Delicious2, BibSonomy3 และ Last.fm4 ที่อร่อยช่วยให้การแบ่งปันบุ๊คมาร์ค, BibSonomy แบ่งปันบุ๊คมาร์คและรายชื่อของวรรณคดีและ Last.fm ร่วมกันของเพลง ระบบเหล่านี้มีความโดดเด่นด้วยการใช้งานง่ายและฟรีกับทุกคนยินดีที่จะมีส่วนร่วม เมื่อผู้ใช้เข้าสู่ระบบในเขาสามารถเพิ่มทรัพยากรระบบและกำหนดแท็กไปโดยพลการ ถ้าบนมือข้างหนึ่งของครอบครัวใหม่ของการใช้งานนำโอกาสใหม่ก็ฟื้นปัญหาเก่าที่อื่น ๆ คือปัญหาของข้อมูลเกิน ล้านของผู้ใช้แต่ละรายและผู้ให้บริการที่เป็นอิสระมีน้ำท่วมเอสทีที่มีเนื้อหาและแท็กในทางที่ไม่สามารถควบคุมได้ซึ่งจะช่วยลดศักยภาพในการดึงเนื้อหาและการใช้ข้อมูลร่วมกัน หนึ่งในวิธีการที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการเพิ่มระดับของเนื้อหาที่เกี่ยวข้องในช่วง "เสียง" ที่เติบโตอย่างต่อเนื่องเป็นเนื้อหามากขึ้นและสามารถใช้งานได้ออนไลน์อยู่บนระบบ Recommender (RS สั้น) ในเอสที แต่เราเผชิญกับความท้าทายใหม่ ๆ ผู้ใช้งานที่มีความสนใจในการหาเนื้อหาไม่เพียง แต่ยังแท็กและแม้กระทั่งผู้ใช้อื่น ๆ นอกจากนี้ในขณะที่อาร์เอสแบบดั้งเดิมมักจะทำงานมากกว่า 2 ทางอาร์เรย์ข้อมูลข้อมูล folksonomy จะแสดงเป็นเมตริกซ์ thirdorder หรือ Hypergraph กับ hyperedges denoting (ผู้ใช้ทรัพยากรแท็ก) อเนกประสงค์ นอกจากนี้ในขณะที่มีวรรณกรรมอย่างกว้างขวางสำหรับการทำนายคะแนนตามความคิดเห็นของผู้ใช้อย่างชัดเจนคือค่าตัวเลขที่แสดงถึงระดับของความพึงพอใจของผู้ใช้สำหรับรายการที่กำหนดใน folksonomies มักจะมีการจัดอันดับไม่มี ดังนั้นก่อนที่จะเถียงกันทำไมไม่เพียงแค่ใช้วิธีการแก้ปัญหาเก่าที่จะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอีกเราต้องตรวจสอบที่มีขอบเขตกระบวนทัศน์อาร์เอสแบบดั้งเดิมและวิธีการที่นำไปใช้กับเอสที. ติดแท็กสังคมระบบ recommender เป็นพื้นที่วิจัยหนุ่มที่ได้รับความสนใจอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเร็ว ๆ นี้ ซึ่งจะแสดงด้วยจำนวนที่เพิ่มขึ้นของสื่อสิ่งพิมพ์ (เช่น [15, 11, 37, 35, 31]) และจะทรงตัวสำหรับการเจริญเติบโตอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้

Results (Thai) 3:

19.1 เบื้องต้นกับการมาถึงของราคาไม่แพงในการสื่อสารความเร็วสูง เครื่อง อุปกรณ์ดิจิตอลราคาไม่แพงและการเปิดธรรมชาติของเว็บครอบครัวใหม่และน่าตื่นเต้นของการใช้งานเว็บที่รู้จักกันเป็นเว็บ 2.0 ได้เกิดมา มีความคิดที่จะย้ายออก และราคาถูกขึ้นสร้างเนื้อหา จึงนำ theweb เข้าไปเปิด การเชื่อมต่อ และสภาพแวดล้อมที่เป็นประชาธิปไตยในบทนี้เราจะมุ่งเน้นในครอบครัวโดยเฉพาะของเว็บ 2.0 โปรแกรมที่รู้จักกันเป็นชุดระบบสังคม ( STS สำหรับสั้น ) ระบบกำหนดบทบาทให้กับผู้ใช้สามัญที่ไม่เพียง แต่ได้รับอนุญาตให้เผยแพร่และแก้ไขทรัพยากร แต่ยัง และที่สำคัญคือ การสร้างและแบ่งปันข้อมูลที่มีน้ำหนักเบาในรูปแบบของอิสระเลือกคำหลักเรียกแท็กการสัมผัสของผู้ใช้ทั้งสองแท็กและทรัพยากรสร้างทริกเกอร์พื้นฐานสำหรับการสื่อสารและการแบ่งปัน ดังนั้นการลดอุปสรรคในการร่วมมือและสนับสนุนการสร้างความรู้ร่วมกัน น้ำหนักเบาโครงสร้างที่เรียกว่า folksonomies1 . ตัวอย่างที่โดดเด่นของ STS เป็นเว็บไซต์เช่น delicious2 bibsonomy3 , และ last.fm4 ที่อร่อย ช่วยให้ใช้งานร่วมกันของบุ๊คมาร์คbibsonomy แบ่งปันบุ๊คมาร์คและรายชื่อวรรณคดีและ last.fm แบ่งปัน เพลง ระบบเหล่านี้มีลักษณะที่ใช้งานง่ายและฟรีเพื่อทุกคนยินดีที่จะเข้าร่วม เมื่อผู้ใช้มีการล็อกอิน เขาสามารถเพิ่มทรัพยากรให้กับระบบ และกำหนดให้แท็กโดยพลัน ถ้าบนมือข้างหนึ่งครอบครัวใหม่ของงานนำโอกาสใหม่ ๆมันฟื้นฟูปัญหาเก่า ๆคือ ปัญหาของข้อมูลที่เกินพิกัด ล้านของผู้ใช้แต่ละคนและผู้ให้บริการอิสระจะท่วม STS ด้วยเนื้อหาและแท็กในวิธีที่ไม่สามารถควบคุมได้ จึงช่วยลดศักยภาพในการสืบค้นเนื้อหาและข้อมูลที่แบ่งปันหนึ่งในวิธีการที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดสำหรับการเพิ่มระดับของเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากกว่า " เสียง " ที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง เป็นเพิ่มเติม และเพิ่มเติมเนื้อหาจะพร้อมใช้งานออนไลน์อยู่ในระบบแนะนำ ( RS สำหรับสั้น ) ในระบบ อย่างไรก็ตาม เราต้องเผชิญกับความท้าทายใหม่หลาย ผู้ใช้สนใจในการหาเนื้อหาที่ไม่เพียง แต่ยังแท็ก , และแม้กระทั่งผู้ใช้อื่น ๆ นอกจากนี้ในขณะที่แบบดั้งเดิมมักจะใช้มากกว่า 2 ทาง อาร์เอส อาร์เรย์ ข้อมูลโฟล์กโซโนมีคือแสดงเป็น thirdorder เมตริกซ์ หรือไฮเปอร์กราฟกับ hyperedges denoting ( ผู้ใช้ , ทรัพยากรแท็ก ) อเนกประสงค์ . นอกจากนี้ ขณะที่มีวรรณกรรมในการทำนายคะแนนตามคิดเห็นของผู้ใช้ที่ชัดเจน เช่น ตัวเลขค่าถึงระดับความพึงพอใจของผู้ใช้เพื่อระบุรายการใน folksonomies มีมักจะไม่มีเรตติ้ง ดังนั้น ก่อนที่จะทะเลาะกันทำไมไม่เพียงใช้โซลูชั่นเก่า มีปัญหาเกิดขึ้นอีก เราต้องศึกษา ซึ่งขอบเขตดั้งเดิม RS กระบวนทัศน์และแนวทางใช้ STS .

แนะนำระบบสังคมมาเป็นเด็กพื้นที่วิจัยที่ได้ดึงดูดอย่างมากเมื่อเร็วๆนี้ซึ่งจะแสดงโดยการเพิ่มจำนวนของสิ่งพิมพ์ ( เช่น [ 15 , 11 , 37 , 35 , 31 ] ) และจะทรงตัวสำหรับการเจริญเติบโตอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้