Personalized Parsimonious Language Models for User Modeling in Social Bookmaking Systems

Nawal Ould Amer 1, 2 Philippe Mulhem 2 Mathias Géry 3
2 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]
LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble, Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique
Abstract : This paper focuses on building accurate profiles of users, based on bookmarking systems. To achieve this goal, we define personalized parsimonious language models that employ three main resources: the tags, the documents tagged by the user and word embeddings that handle general knowledge. Experiments completed on Delicious data show that our proposal outperforms state-of-the-art approaches and non-personalized parsimonious models.
Type de document :
Communication dans un congrès
European Conference on Information Retrieval, Apr 2017, Aberdeen, United Kingdom
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Contributeur : Mathias Géry <>
Soumis le : jeudi 12 octobre 2017 - 12:08:13
Dernière modification le : mercredi 7 novembre 2018 - 09:31:38

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  • HAL Id : ujm-01615362, version 1

Citation

Nawal Ould Amer, Philippe Mulhem, Mathias Géry. Personalized Parsimonious Language Models for User Modeling in Social Bookmaking Systems. European Conference on Information Retrieval, Apr 2017, Aberdeen, United Kingdom. 〈ujm-01615362〉

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