Predicción de etiquetas sociales

En este artículo, analizamos el problema de la "predicción de etiquetas sociales". Dado un conjunto de objetos y un conjunto de etiquetas aplicadas a esos objetos por usuarios, ¿podemos predecir si una etiqueta en particular podría/debería aplicarse a un objeto en particular? Investigamos esta cuestión utilizando uno de los mayores rastreos del sistema de marcadores sociales del.icio.us recogidos hasta la fecha. Para las URL en del.icio.us, predijimos etiquetas basándonos en el texto de la página, el texto del ancla, los hosts circundantes y otras etiquetas aplicadas a la URL. Encontramos una métrica basada en la entropía que captura la generalidad de una etiqueta particular y que informa sobre un análisis de qué tan bien se puede predecir esa etiqueta. También descubrimos que las reglas de asociación basadas en etiquetas pueden producir predicciones de muy alta precisión, además de proporcionar una comprensión más profunda de las relaciones entre etiquetas. Nuestros resultados tienen implicaciones tanto para el estudio de los sistemas de etiquetado como herramientas potenciales de recuperación de información, como para el diseño de tales sistemas.