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2009年9月8日星期二
锦标赛标记
作为一个社交书签系统,为资源分配标签是BibSonomy最重要、最频繁的过程之一。
一段时间以来,用户得到了一组
推荐的
标签,如图1所示。
挑战
推荐系统正在进行积极的研究,并出现了不同的方法。
在今年的背景下
ECML PKDD发现挑战
BibSonomy的标签推荐是由来自7个不同国家的10个不同研究团队的14个不同推荐系统在过去五周内提供的。
挑战包括三个任务,其中前两个任务处理从BibSonomy获取的固定数据集,而
第三个任务的
主题是向运行系统中的用户提供标签建议。
昨天,在
ECML PKDD发现挑战研讨会
,挑战赛的参与者展示了他们的推荐系统,并讨论了不同的方法,但他们仍然不知道第三项任务的获胜团队,该团队最终在晚上的会议开幕式上宣布。
对系统进行评级
标签推荐算法通常通过在“离线”设置中计算一些性能度量来进行评估,即通过迭代数据集中的帖子,该数据集源自社交书签系统,仅向推荐者系统呈现用户和资源。
因此,对于每个帖子,建议的标签集可以与用户分配的标签进行比较。
任务1和任务2的参与者在这样的环境中进行评估。
但是,这些“离线”设置不仅忽略了实际应用程序中的一些约束(例如cpu使用和内存消耗),还不能考虑向用户呈现一组推荐标签的效果。
为了评估这些效果,我们设置了任务3,是否将推荐系统集成到BibEcomy中,并且推荐系统必须在超时时间内提供标签推荐
1000毫秒
.
为了评估不同的推荐系统(在离线设置和任务3中),我们计算了
精度
和
回忆
对于每个系统。
在精确测量的同时,召回会考虑足够的推荐标签数量,以及用户实际分配给推荐资源的标签数量。
图2显示了在线挑战的最终结果(可用
在这里
)。
对于每个推荐系统,我们仅考虑前n个标签(n=1,2,…,5)并计算所有帖子的平均值,计算精确度和召回率。
例如,顶部的蓝色图表显示,从相应的推荐者系统的五个推荐标签(非常正确的点)中,约18%是由用户选择的(精度0.18),约23%的用户最终分配给资源的标签是由推荐者“预测”的。
获胜团队包括:
任务1:Marek Lipczak、Yeming Hu、Yael Kollet和Evangelos Milios
(纸张)
任务2:Steffen Rendle和Lars Schmidt-Thieme
(纸张)
任务3:Marek Lipczak、Yeming Hu、Yael Kollet和Evangelos Milios
(纸张)
我们很高兴地说,这是一个有趣的挑战,它让我们深入了解了标签推荐任务的不同方法的性能。
我们要感谢所有为这一挑战做出贡献的人——最后但并非最不重要的是Bibonomy的每一位用户。
2008年5月9日星期五
ECML/PKDD发现挑战
由于我们正在组织今年的发现挑战赛,我们想宣布
呼吁参与
ECML/PKDD发现挑战
2008年9月15日,比利时安特卫普
今年的发现挑战涉及社交书签领域的两项任务。
一项任务涵盖
垃圾邮件检测
另一个是关于
标签建议
。质询所基于的数据集是的快照
BibSonomy公司
。有关任务的更多详细信息,请访问
挑战网站
.
重要日期
2008年5月5日
在线提供任务和数据集。
2008年7月30日
测试数据集将发布(CEST午夜)。
2008年8月1日
结果提交截止日期(CEST午夜前)。
2008年8月4日
研讨会论文提交截止日期。
2008年8月8日
获奖通知,在网页上公布结果,书面验收通知。
2008年8月14日
研讨会记录(摄像机-就绪)截止日期。
2008年9月15日至19日
ECML/PKDD 2008研讨会
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