Recommender systems : Social ranking

Da Wiki Corso Web.

=STATO=Libero

Ranking, Cos'è? [Elena Bassanetti]

 

Prendiamo ad esempio il caso Google come motore di ricerca.

Per ogni ricerca il motore elabora una query, consulta il suo indice interno, recupera gli indirizzi delle risorse Web pertinenti, ordina i risultati in funzione del loro grado di rilevanza in relazione alla query e visualizza la pagina con i risultati.
L'insieme delle pagine risultanti prende il nome di SERP, Serach Engine Results Page. I risultati visualizzati nella prima pagina di SERP e, in questa, nelle prime posizioni, sono i migliori candidati ad essere scelti e visitati dagli utenti.
La composizione della pagina SERP, viene chimato in gergo SEO (strategia di web marketing), RAKING.

Altro termine che si associa al rankink e il PAGERANK o PR, rappresenta l'algorittimo di base usato da motori di ricerca, per calcolare l'importanza di una pagina Web.
Il calcolo logaritmico viene eseguito, misurando l'importanza di un documento in funzione del numero di link che convergono su di esso e della popolarità dei documenti da cui partono questi link.
I link presenti nelle pagine Web piu linkate, otterranno importanza superiore rispetto a quelli presenti nelle pagine mone linkate.


Esempio di uno strumento per calcolare il RANK di un sito web

Check Page Rank of your Web site pages instantly:

This page rank checking tool is powered by Page Rank Checker service

Fonti: http://www.prchecker.info/check_page_rank.php Seo Strategy di Lorenzo Toscano

Definizione [Di Donato Leonardo]

Commento

Commento
Testo: Relativamente alla precedente sezione vorrei esprimere il mio parere: per Social Ranking, soprattutto in relazione ai Recommender Systems, non si intende il ranking delle pagine web ma quanto sotto definito..
Autore: Di Donato Leonardo

Il social ranking, anche chiamato social tagging, è una modalità (ormai popolarissima) di descrivere, catalograre, ricercare, scoprire e navigare nei contenuti del Web 2.0. Diversamente dalle tassonomie, le quali sovraimpongono una categorizzazione gerarchica del contenuto, il social ranking porta a una creazione bottom-up di una (o più) folksonomie. Questo approccio conferisce potere agli utenti, dando loro la possibilità di arricchire i contenuti tramite l'utilizzo dei cosiddetti tag: è uno degli aspetti basilari del Web 2.0. Comunque, poiché i tag sono definiti informalmente, cangianti e non governabili, questa tecnica è stata spesso criticata e accusata di diminuire, piuttosto che aumentare, l'efficienza della ricerca. Questa critica è dovuta alla presenza di fenomeni di sinonimia, omonimia, polisemia e alla eterogeneità degli utenti e il conseguente rumore che le loro soggettive descrizioni introducono. Tuttavia, allo stato dell'arte, l'utilizzo di social ranking è una tecnica basilare che funziona ed è infatti utilizzata dalla maggior parte dei recommender system presenti sulla scena attualmente.

Si noti, in conclusione, che il social ranking è spesso composto da 2 fattori: uno di vero e proprio ranking e uno di tagging, non sempre espliciti. Esistono infatti algoritmi di colalborative filtering che ricavano il ranking degli elementi in modo esplicito ed altri che lo ricavano in modo implicito (e sono la maggior parte). Per maggiori dettagli si veda questa pagina.

Recommender Systems che utilizzano Social Ranking

StumbleUpon (link)
Recommender system finalizzato alla scoperta di nuovi siti web di interesse dell'utente. Utilizza un sistema di social ranking basato sulla condivisione e sul vero e proprio rating dei siti web da parti degli utenti come informazione da cui dedurre la similarità fra le preferenze web degli utenti. La folkosonomia è implicita è inferita analizzando gli argomenti trattati dai siti web.
Delicious (link)
Questo sito è un servizio di bookmarking basato su annotazione delle pagine web da parte degli utenti. Fornisce inoltre un sistema di raccomdanzione il cui obiettivo è uguale a quello di StumbleUpond. Il recommending system utilizza informazioni di social ranking, nello specifico di tagging esplicito, come già accennato, da parte dell'utente che memorizza e salva un bookmark.
Amazon (link)
Il sistema di raccomandazione di Amazon tiene conto del rating dato dagli utenti simili agli item e utilizza questa informazione per pesare la similarità fra i vari elementi. I tags correlati vengono inferiti dalle varie caratteristiche del prodotto, quali ad esempio tipologia (libro, strumento musicale ecc. ecc.), la categoria, l'editore, gli argomenti ecc. ecc..
Last.fm (link)
Il sistema di raccomandazione di Last.fm, audioscrobbler, utilizza come informazione di social ranking le canzoni segnate come favorite dagli utenti. La folksonomia, cioè i tag correlati, è automaticamente assegnata tramite informazioni in loro possesso quali genere, artista, titolo, anno di pubblicazione ecc. ecc..
Facebook (link)
I vari recommender di Facebook utilizzando il like come strumento di social ranking per i post presenti sul suddetto social network. La folkosonomia è inferita analizzando i post.
Twitter (link)
Questo famoso social network "testuale" utilizza i retweets come metrica di social ranking dei tweet e degli utenti. La folkosonomia è inferita analizzando gli argomenti correlati ai tweet in questione. Al momento, tuttavia non disponde di alcun recommender systems.
Google Plus (link)
Utilizza il pulsante +1 come metrica di social ranking dei post sul suddetto social network. La folkosonomia è inferita analizzando gli argomenti correlati ai post in questione.




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