政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/32683

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题名:	在社會網路上透過Tag-Thesaurus模型達到有效的資源彙整 Resource Aggregation via Tag-Thesaurus model on Social Web
作者:	宋昆銘
贡献者:	胡毓忠 Hu, Yuh Jong, 宋昆銘
关键词:	標籤系統社會網路服務語意網資源彙整 tagging systems social network service semantic web resource aggregation
日期:	2007
上传时间:	2009-09-17 14:03:14 (UTC+8)
摘要:	我們從自然語言領域中借用Thesaurus模型作為字彙關聯的基礎，陸續加入Folksonomy概念、Social Network Service指標的蒐集以及domain-specific ontology來建構Tag-Thesaurus模型，用來解決使用一般tagging system資源彙整能力不足的問題。首先我們對將要實驗的領域選取初始字彙，並利用這些字彙建構Tag-Thesaurus模型。接著將預先準備的這些字彙釋放到社會網路服務平台的tagging system中，透過社會網路服務平台中的tagging system來蒐集使用者對於資源的平面分類資訊，利用這些資訊來對Tag-Thesaurus模型持續地擴充。透過這樣的Tag-Thesaurus模型，我們將可以獲得較佳的資源彙整。domain-specific ontology的加入將可以強化由上而下的資源彙整。而Social Network Service當中的其他資訊，如FOAF[16]或是個人的偏好等，將可以提昇個人化資源彙整的能力。這樣的結合方式不僅是ontology應用的示範，我們更希望透過這樣的混合式模型，使得Web 2.0這樣子廣泛蒐集眾人智慧的概念能夠成為跨入語意網的橋樑。 We aggregate various resources through the Tag-Thesaurus Model. There are three parts in Tag-Thesaurus model, the Folksonomy formal model, indices collection on Social Network Service, and lightweight domain-specific ontology. The Folksnomy model reconstruct relationships between tags, and we can aggregate resources by tags. The indices collection on Social Network Service help us to decide which resource are more important. Finally, the lightweight domain-specific ontology provide the standard interface to describe the relationships between tags.
參考文獻:	【1】 Andreas Hotho, Robert J̈aschke, Christoph Schmitz, Gerd Stumme.“Information Retrieval in Folksonomies: Search and Ranking.” The Semantic Web: Research and Applications. 【2】 Alexandre Passant, Jean-David Sta, Philippe Laublet.“Folksonomies, Ontologies and Corporate Blogging.”http:// apassant.net/blog/tag/blogtalkreloaded. 【3】 Andreas Hotho, Robert J¨aschke, Christoph Schmitz,“FolkRank: A Ranking Algorithm for Folksonomies” Proc. FGIR 2006. 【4】 Hongwei Zhu, Michael D. Siegel, Stuart E. Madnick, Pablo Castells.“Information Aggregation – A Value-added E-Service.” Proceedings of the International Conference on Technology, Policy, and Innovation: Critical Infrastructures, The Netherlands, June 26-29, 2001. 【5】 Peter Mika.“Flink: Semantic Web Technology for the Extraction and Analysis of Social Networks.” Journal of Web Semantics(2005). 【6】 Scott A. Golder and Bernardo A. Huberman.“The Structure of Collaborative Tagging Systems.” Arxiv preprint cs.DL/0508082, 2005. 【7】 Thomas Gruber.“Ontology of Folksonomy: A Mash-up of Apples and Oranges.” Invited paper/keynote to the First on-Line conference on Metadata and Semantics Research (MTSR`05). 【8】 Clay Shirky, "Ontology is Overrated: Categories, Links, and Tags", http://www.shirky.com/writings/ontology_overrated.html 【9】 Jakob Voss, "Tagging, Folksonomy & Co-Renaissance of Manual Indexing?", Systems of Knowledge Organization for Digital Libraries:Beyond Traditional Authority files. CLIR Publications, 2000. 【10】 Cameron Marlow, "Position Paper, Tagging, Taxonomy, Flickr, Article, ToRead", Hypertext 2006. 【11】 Scott A. Golder, "Usage patterns of collaborative tagging systems", Journal of Information Science. 【12】 Paul Heymann, "Collaborative Creation of Communal Hierarchical Taxonomies in Social Tagging Systems", Berlin EuroIA Summit 2006. 【13】 Emanuele Quintarelli, "Facetag: Integrating Bottom-up and Top-down Classification in a Social Tagging System", ASIS&T Information Architecture Summit 2007. 【14】 Jakob Voss, "Collaborative thesaurus tagging the Wikipedia way", http://arxiv.org/abs/cs.IR/0604036 【15】 RSS 1.0 Specification, http://web.resource.org/rss/1.0/spec 【16】 FOAF Vocabulary Specification, http://xmlns.com/foaf/0.1/ 【17】 Resource Description Framework (RDF), http://www.w3.org/RDF/ 【18】 RDF Schema, http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ 【19】 OWL Web Ontology Language, http://www.w3.org/TR/owl-features/ 【20】 Ruby on Rails, http://www.rubyonrails.org/ 【21】 IMDb, http://www.imdb.com/ 【22】 Jena, http://jena.sourceforge.net/
描述:	碩士國立政治大學資訊科學學系 94753024 96
資料來源:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094753024
数据类型:	thesis
显示于类别:	[資訊科學系] 學位論文

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