Key points are not available for this paper at this time.
الملخص: العلامات الاجتماعية هي كلمات رئيسية أنشأها المستخدم مرتبطة بموارد معينة على الويب. في حالة الموسيقى، أصبحت العلامات الاجتماعية مكونًا مهمًا في أنظمة التوصية "ويب 2.0"، مما يتيح للمستخدمين إنشاء قوائم تشغيل بناءً على مصطلحات تعتمد على الاستخدام مثل الاسترخاء أو الجري التي تم تطبيقها على أغاني معينة. في هذه الورقة، نقترح طريقة للتنبؤ بهذه العلامات الاجتماعية مباشرة من ملفات MP3. باستخدام مجموعة من 360 مصنفًا تم تدريبها باستخدام خوارزمية التعلم الجماعي عبر الإنترنت FilterBoost، نقوم بربط الميزات الصوتية بالعلامات الاجتماعية المجمعة من الويب. توفر العلامات التلقائية الناتجة (أو الأوتوتاجز) معلومات حول الموسيقى التي لم تُوسم أو تم وسمها بشكل سيء، مما يسمح بإدخال موسيقى لم تُسمع من قبل في نظام توصية اجتماعي. وهذا يتجنب "مشكلة البداية الباردة" الشائعة في مثل هذه الأنظمة. يمكن أيضًا استخدام الأوتوتاجز لتنعيم المساحة التي تُستند إليها التشابهات والتوصيات من خلال توفير مجموعة من العلامات القابلة للمقارنة كنقاط انطلاق لجميع المقاطع في نظام التوصية. نظرًا لأن الكلمات التي نتعلمها هي نفسها التي يستخدمها الأشخاص الذين يحددون مجموعات موسيقاهم، فمن السهل دمج تنبؤاتنا في طرق التشابه والتنبؤ الموجودة بناءً على بيانات الإنترنت.
درس بيرتين-ماهييو وآخرون هذا السؤال (سون).