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在分析社会标注对网络学习资源揭示的可行性基础上,从社会标注对网络学习资源的扩展揭示能力、不同教育资源网站中的标签揭示能力及教育领域标签与关键词揭示能力比较三个实证角度分析社会标注对网络学习资源的揭示能力,并提出社会标注揭示网络学习资源的多维模型。 相似文献
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社会化标注系统允许用户对网络信息资源自由地进行标签标注,从而实现用户对网络信息资源的分类、检索和共享。由于标注的随意性、没有经过受控词表的控制,使得标注系统具有一定的模糊性,导致标签的不准确和歧义。针对这些问题,本文探索标签与主题图结合的可行性,在分析标签与主题图结合的可行性基础上,提出两者的构建模型,进而将主题图技术应用于企业知识标签体系中。 相似文献
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文章基于社交网络用户行为影响因素框架形成需求动机维度的22个标签,结合用户特征维度的8个标签形成大学生社交网络行为标签体系。采用社会调查方法获取标签数据,通过因子分析提取出需求动机维度的4个分类特征因子。基于所提取的特征因子进行快速聚类,得到娱乐型、社交型、信息型和全面型4个差异化群体用户分类,并结合用户特征维度的8个标签对各类用户画像的典型特征进行描述。 相似文献
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知识组织系统在文献信息组织中意义重大,将其应用于网络环境下,结合流行的社会化标注,是规范社会标注的有效途径。En Tag标注系统,将单一社会化标注系统和基于知识组织系统的标签推荐系统相结合,研究其对用户检索共享信息的影响,并参考知识组织系统中DDC等层级结构的映射关系为用户提供相关推荐。实验证明,基于知识组织系统的社会化标注可以完善用户标签推荐。 相似文献
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社会标注系统中标签推荐方法研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
主要对社会标注系统中的标签推荐方法的研究进行概述,首先对社会标注系统标签推荐的特点进行分析,而后从推荐方法的类型入手对领域的研究文献进行研究。最后,总结本文工作,展望社会标注系统中标签推荐方法的研究发展趋势。 相似文献
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社会标签的规范性研究——学术论文标注 总被引：1，自引：0，他引：1
分析社会标签的特点,比较社会标签与主题词、标引词、关键词的概念,分析学术论文标注的作用与典型的学术论文标注系统,以图书情报领域为例,就用户的学术论文标注与学术论文数据库标引进行对比实验,显示出社会标签与受控的主题词的重合率不高的问题。详细分析实验结果,提出对学术论文标注进行规范控制的建议。 相似文献
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标签是类似于关键词的标注语言,与主题词相比,标签属非受控词,允许用户任意进行标注,对信息资源组织有一定的作用。社会标注,即由网络用户为其所创建和关注的资源添加的标签,成为当前网络信息资源组织系统对资源进行组织和管理的重要方式之一。通过比较社会化标注系统的三大功能及其效果评价,提出了改进未来社会标注系统中信息检索功能的建议。 相似文献
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[目的/意义] 为提高标签质量，优化社会标注系统的信息服务提供依据，从用户在社会标注系统中与其他用户交互的视角，探讨不同交互特征用户的标注行为差异。[方法/过程] 以豆瓣读书作为社会标注系统研究样本，从标签数量、标签结构、标签语义、标注动机和活跃度五个角度研究豆瓣用户标注行为的分布特征；使用用户的关注人数、被关注人数和使用年限表征其在社会标注系统中与其他用户的关联和交互程度，通过差异性分析探讨不同交互特征用户标注行为的差异，并通过多元回归分析研究交互特征对这种差异影响的程度。[结果/结论] 实证研究表明，不同交互特征的用户间的社会标注行为存在显著差异：与其他用户交互比较强的用户标签数据集包含更多的标签，关注其他用户越多的用户和被越多用户关注的用户所使用的标签数量越多；使用豆瓣读书年限越长的用户，其平均标签长度和标签重用率越大，而其与其他用户的关注关系对其标签平均长度和标签重用率的影响不大；用户的特殊语种标签比受用户的使用年限影响很大，但一个用户被多少人关注不会显著的影响其特殊语种标签比；关注其他用户越多的用户在标注系统中越活跃。由此可见，社会标注系统可以采取措施加强系统中用户间的交互，通过用户间的相互作用规范用户的社会标注行为，从而提高标签质量。 相似文献
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社会性标签应用广泛,但理论比较落后。文章提出几个社会性标签理论,以理论为基础,概括出社会性标签的特性。社会性标签的优势突出,但由于自由性而存在的缺陷也相当明显。应该对社会性标签进行适当的控制,提出四种控制方法。其中,有对标签创建的过程中控制,也就是借助并结合传统分类法对社会性标签适当控制,分别是等级分类法对社会性标签控制和分面分类法对社会性标签控制;也有对标签形成后浏览进行控制,即标签云对标签呈现的控制;还有依靠用户社群力量,由用户共同改善他们创建的标签集合,即用户参与的社群力量控制社会性标签。 相似文献
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[目的/意义] 在社会化标注系统中，标签质量往往关乎用户对网络资源的分类、查询、浏览、获取等使用体验，确定影响标签质量的关键因素有助于进一步优化社会化标注系统的资源组织核心功能。[方法/过程] 以社会化标注系统的标签为研究对象，从标注主体、标注客体、标注环境、标注动机、标注方式、标注产物等维度入手重构标签质量影响因素模型，尝试探究影响社会化标签质量的关键因素，并运用问卷调查方法收集数据，结合有监督学习的随机森林算法，建立标签质量影响因素的决策树模型。[结果/结论] 结果显示，标注主体是影响标签质量的首要关键维度，主体的知识结构和认知水平、标注频度及其感知有用性对标签质量的影响突出；标注方式是影响标签质量的次要关键维度，标签推荐和规范标签提示是影响标签质量的重要因素。 相似文献
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在分析社会化标注系统标签检索研究现状基础上,针对传统方法可计算性不高、完备性不够、无法分辨自然语言的语义模糊性等不足,提出基于潜在语义分析的社会化标注系统标签语义检索模型,改进标签-资源矩阵权重计算算法,完善社会化标注系统的语义标注方法。并以delicious系统为例,抓取数据进行验证分析,通过对比,证明提出的模型和改进的算法能显著提高标签检索效率。 相似文献
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[目的/意义] 研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法/过程] 总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与FrameNet语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果/结论] 提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。 相似文献
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认为社会化标签多采取自由标引方式,部分标签并不能有效地揭示资源的内容或主题,于是产生许多低质量的标签,这些低质量标签干扰社会标注系统中资源组织的秩序,降低标签在应用场合中的质量和用户满意度。进行基于标签类型的社会化标签质量测评研究,开发标签质量测评网站,邀请志愿者在该网站上对博文标签、图书标签、图片标签、视频标签、音乐标签类型进行划分,得到标签类型分类用的训练数据集和测试集;同时,对标签质量进行打分,在此基础上进一步得到标签质量评估的训练数据集与测试数据集,为以后基于标签类型的标签质量评估提供数据支持。 相似文献
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Social tagging systems have gained increasing popularity as a method of annotating and categorizing a wide range of different web resources. Web search that utilizes social tagging data suffers from an extreme example of the vocabulary mismatch problem encountered in traditional information retrieval (IR). This is due to the personalized, unrestricted vocabulary that users choose to describe and tag each resource. Previous research has proposed the utilization of query expansion to deal with search in this rather complicated space. However, non-personalized approaches based on relevance feedback and personalized approaches based on co-occurrence statistics only showed limited improvements. This paper proposes a novel query expansion framework based on individual user profiles mined from the annotations and resources the user has marked. The underlying theory is to regularize the smoothness of word associations over a connected graph using a regularizer function on terms extracted from top-ranked documents. The intuition behind the model is the prior assumption of term consistency: the most appropriate expansion terms for a query are likely to be associated with, and influenced by terms extracted from the documents ranked highly for the initial query. The framework also simultaneously incorporates annotations and web documents through a Tag-Topic model in a latent graph. The experimental results suggest that the proposed personalized query expansion method can produce better results than both the classical non-personalized search approach and other personalized query expansion methods. Hence, the proposed approach significantly benefits personalized web search by leveraging users’ social media data. 相似文献