[論文レビュー] Improving Tag-Clouds as Visual Information Retrieval Interfaces

Yusef Hassan‐Montero, Víctor Herrero-Solana|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2024

Image Retrieval and Classification Techniques参考文献 18被引用数 317

ひとこと要約

本論文は、視覚的閲覧性を改善し、意味的密度を低減するために、タグクラウド内のタグを選択・配置するためのクラスタリングベースのアプローチを提案する。

ABSTRACT

Tagging-based systems enable users to categorize web resources by means of tags (freely chosen keywords), in order to refinding these resources later. Tagging is implicitly also a social indexing process, since users share their tags and resources, constructing a social tag index, so-called folksonomy. At the same time of tagging-based system, has been popularised an interface model for visual information retrieval known as Tag-Cloud. In this model, the most frequently used tags are displayed in alphabetical order. This paper presents a novel approach to Tag-Cloud's tags selection, and proposes the use of clustering algorithms for visual layout, with the aim of improve browsing experience. The results suggest that presented approach reduces the semantic density of tag set, and improves the visual consistency of Tag-Cloud layout.

研究の動機と目的

• 従来のタグクラウド表示の制限に対処することにより、タグ付けベースのシステムにおける閲覧性の向上を促す。
• クラスタリングアルゴリズムを活用した新しいタグ選択手法を導入する。
• タグクラウドのレイアウトにおける視覚的一貫性を向上させ、意味的密度を低減する。

提案手法

• 関連タグをタグクラウドのレイアウトのためにグループ化するためにクラスタリングアルゴリズムを適用する。
• クラスタリングに基づいてタグを再配置・選択し、視覚的一貫性を高める。
• 意味的密度を低減し、タグクラウドインターフェースのナビゲーション性を向上させることを目的とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラスタリングベースのタグ選択は、タグクラウドの視覚的レイアウトと閲覧体験を改善しますか？
• RQ2 クラスタリングベースのアプローチは、視覚的一貫性を高めつつ意味的密度を低減しますか？
• RQ3 提案されたレイアウトは、従来のアルファベット順タグクラウド表示と使いやすさの点でどのように比較されますか？

主な発見

• 提案されたアプローチは、タグ集合の意味的密度を低減することを目指す。
• このアプローチは、タグクラウドのレイアウトの視覚的一貫性を向上させることを目指す。