KCI등재
SCIE
SCOPUS
FolkRank++: An Optimization of FolkRank Tag Recommendation Algorithm Integrating User and Item Information = FolkRank++: An Optimization of FolkRank Tag Recommendation Algorithm Integrating User and Item Information
저자
( Jianli Zhao ) (Shandong University of Science and Technology) ; ( Qinzhi Zhang ) (Shandong University of Science and Technology, China) ; ( Qiuxia Sun ) (Shandong University of Science and Technology) ; ( Huan Huo ) (University of Technology Sydney) ; ( Yu Xiao ) (Shandong University of Science and Technology, China) ; ( Maoguo Gong ) (Shandong University of Science and Technology, China) 연구자관계분석
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2021
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KCI등재,SCIE,SCOPUS
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학술저널
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1-19(19쪽)
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The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
학술지등록 | 한글명 : KSII Transactions on Internet and Information Systems 외국어명 : KSII Transactions on Internet and Information Systems | ||
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2013-10-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (기타) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.21 | 0.37 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.32 | 0.29 | 0.244 | 0.03 |
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