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コラボレーティブタグ付けは、多くのユーザーが共有コンテンツにキーワードの形でメタデータを追加するプロセスを説明します。最近、コラボレーティブタグ付けはユーザーがブックマーク、写真、その他のコンテンツにタグを付けることを許可するウェブサイトで人気が高まっています。この論文では、コラボレーティブタグ付けシステムの構造とその動的側面を分析します。具体的には、ユーザーの活動の規則性、タグの頻度、使用されるタグの種類、ブックマークにおける人気の急増、特定のURL内でのタグの相対的な割合の顕著な安定性を発見しました。また、これらの安定したパターンを予測し、模倣と共有知識に関連付けるコラボレーティブタグ付けの動的モデルも提示します。
Golderら(Thu)がこの問題を研究しました。