Ομαδοποίηση δεδομένων
Creators: name: Γιαννακίδου, Ειρήνη Ιωάννης
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2007
Subjects: Συστήματα συλλογικής Κοινωνικής Σήμανσης (ΣΣΚΣ)
Ομαδικά προσιοριζόμενη ταξινομία
Σημασιολογική ομοιότητα
Κοινωνική ομοιότητα
Κοινωνικός ιστός
Ομαδοποίηση
Αναδυόμενη σημασιολογία
Collaborative tagging systems
Folksonomies
Semantic similarity
Social similarity
Social web
Emergent semantics

description: Την τελευταία διετία το ενδιαφέρον μεγάλης μερίδας των χρηστών του διαδικτύου έ-χουν προσελκύσει τα Συστήματα Συλλογικής Κοινωνικής Σήμανσης (π.χ. Flickr, del.icio.us). Τα συστήματα αυτά παρέχουν στο χρήστη τη δυνατότητα να ανεβάζει και να περιγράφει πόρους στο διαδίκτυο, χρησιμοποιώντας ετικέτες που επιλέγει ο ίδιος. Ταυτόχρονα επιτρέπουν στον καθένα να έχει πρόσβαση, τόσο στο περιεχόμενο, όσο και στα μεταδεδομένα άλλων χρηστών. Ο βασικός λόγος για την τεράστια επιτυχία τους είναι ότι δε χρειάζονται εξειδικευμένες γνώσεις για να συμμετέχει κάποιος στην περι-γραφή του περιεχομένου και το αποτέλεσμα αυτής της συλλογικής σήμανσης έχει όφε-λος για όλους τους χρήστες (π.χ. γρήγορη, μόνιμη οργάνωση του περιεχομένου), χωρίς να έχει μεγάλο κόστος. Πράγματι, πολύ μεγάλος αριθμός χρηστών δημιούργησαν, ήδη, χρήσιμη πληροφορία εξαιρετικά σημαντικού μεγέθους σε πολύ μικρό διάστημα. Ωστόσο, η πληροφορία αυτή δε μπορεί να αξιοποιηθεί στο έπακρό της, καθώς δεν έχει δομή. Οι ετικέτες ανήκουν σε ένα επίπεδο (έλλειψη ιεραρχίας), χωρίς σχέσεις μεταξύ τους και αυτό μειώνει την ικανότητα ανάκτησης περιεχομένου από ένα τέτοιο σύστημα. Μία προσέγγιση για την εξόρυξη της πληροφορίας ενός Συστήματος Συλλογικής Κοι-νωνικής Σήμανσης, εξαλείφοντας ταυτόχρονα τα εγγενή μειονεκτήματά του, είναι η ομαδοποίηση των δεδομένων του και η αξιοποίηση των σχέσεων και της σημασιολογί-ας που εξάγονται για την κάθε ομάδα δεδομένων (emergent semantics). Στην παρούσα διπλωματική εργασία υλοποιείται η ομαδοποίηση των κοινωνικών δεδο-μένων που προέρχονται από ένα Σύστημα Συλλογικής Κοινωνικής Σήμανσης. Συγκε-κριμένα, χρησιμοποιείται το Flickr και τα κοινωνικά δεδομένα, που θέλουμε να μελε-τήσουμε και στα οποία θα εφαρμόσουμε την ομαδοποίηση είναι οι εικόνες και οι ετικέ-τες των χρηστών σε αυτές. Οι ομάδες των εικόνων θα προκύπτουν με βάση την ομοιό-τητα των ετικετών τους. Κάθε ομάδα δεδομένων, που σχηματίζεται, θα προέρχεται από κάποιο πεδίο και θα αντιστοιχεί σε ένα συγκεκριμένο θέμα. Ο στόχος είναι η ανεύρεση κρυφών θεμάτων (hidden topics), που θα προκύπτουν από την κατηγοριοποίηση και η ανίχνευση των όρων-εννοιών που χρησιμοποιούν οι χρήστες, για να περιγράψουν τα συγκεκριμένα πεδία.Η διάρθρωση της εργασίας είναι η ακόλουθη:Στο πρώτο κεφάλαιο γίνεται μία σύντομη εισαγωγή στο πρόβλημα και παρουσιάζονται ιδέες για τον περιορισμό του. Περιγράφεται συνοπτικά το σύστημα που υλοποιήθηκε στη συγκεκριμένη εργασία και ακολουθούν κάποια σενάρια χρήσης αυτού. Στο δεύτε-ρο κεφάλαιο γίνεται μία εκτενής ανάλυση των πρακτικών ομαδοποίησης που χρησιμο-ποιούνται για διάφορους τύπους δεδομένων και αναφέρονται μέθοδοι, για να αντιμετω-πιστούν δύσκολες καταστάσεις, όπως μεγάλα σύνολα δεδομένων, δεδομένα με θόρυβο, κ.α. Στο τρίτο κεφάλαιο, αρχικά, γίνεται μία εισαγωγή στον Κοινωνικό Ιστό, που απο-τελεί ένα γενικότερο πλαίσιο τεχνολογιών, στις οποίες ανήκουν και τα Συστήματα Συλ-λογικής Κοινωνικής Σήμανσης. Ακολουθεί μία αναλυτική περιγραφή της δομής και των δυναμικών των εν λόγω συστημάτων και καταλήγει με την παρουσίαση του Flickr, κα-θώς αυτό είναι το σύστημα που θα μας απασχολήσει στην παρούσα εργασία. Στο τέ-ταρτο κεφάλαιο παρουσιάζεται αναλυτικά το σύστημα που υλοποιήθηκε στη συγκε-κριμένη εργασία, η αρχιτεκτονική του και οι επί μέρους συνιστώσες του. Στο πέμπτο κεφάλαιο δίνονται τα πειραματικά αποτελέσματα και γίνεται μία ανάλυση αυτών. Τέ-λος, στο έκτο κεφάλαιο παραθέτονται τελικά συμπεράσματα και ιδέες για μελλοντική έρευνα.
description: Collaborative tagging systems have attracted considerable attention by the majority of web users in the last couple of years. In such systems users can upload and annotate digital resources with the use of arbitrarily chosen words, called tags. The basic reason for the huge sucess of those systems is that the participation requires no expertise and in relatively short time a considerable amount of metadata can be created and can be available to all users. However the lack of structure and expressivity in those metadata restricts the benefits of the specified systems. In this thesis, a clustering scheme is proposed. The aim of this approach is that sets of related concepts and relations (among them) can emerge from clustered metadata, which is expected to contribute in providing structure and achieving better retrieval performance in a Collaborative Tagging System. More specifically, the clustering is applied to Flicker images and is based on semantic (WordNet) and social similarity between objects.