Tag relatedness in image folksonomies

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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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Document numérique 2014, Vol.17 (2), p.33-54
Hauptverfasser: Mousselly-Sergieh, Hatem, Egyed-Zsigmond, Elöd, Gianini, Gabriele, Döller, Mario, Pinon, Jean-Marie, Kosch, Harald
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
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container_title Document numérique
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creator Mousselly-Sergieh, Hatem
Egyed-Zsigmond, Elöd
Gianini, Gabriele
Döller, Mario
Pinon, Jean-Marie
Kosch, Harald
description 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.
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