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2004年Thomas在与smith讨论中,针对Furl、Flickr和Del．icio．US这些网站,提出“Folksonomy”一词,认为其是“folk”和“taxonomy”的结合,用户能够对他所发布或使用的资源以标签的形式进行分类标注,以实现对社区内所标注的资源共享及其存取。这种用户自由定义的非正式的社会分类行为不同于原有的受控词表,其采用自下而上的构建方式,灵活随意性大,用户不需要任何学习就可完成分类任务,定义标签简单、直接、迅速。其所建立的标签一用户一资源三者之间的联系,既揭示了用户词汇选择的行为特征,又反映了用户对资源的偏好度,这些不断丰富的信息为进一步开展用户行为研究提供了客观准确的参考数据。 相似文献
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分众分类系统中的标签通过一系列聚类算法可以形成“标签树”,但标签树中的标签间语义关系未能显性化,不能称之为标签本体。另一方面受控词表类目体系或主题词更新缓慢,跟不上网络资源新名词、新主题增长的速度,导致许多资源无法用传统分类法标引。借鉴受控词表现有的语义关系来挖掘标签树的语义关系,形成一个轻型标签本体;另一方面通过标签本体与受控词表的共享词汇,制定筛选规则,将标签本体中符合受控词表选词规则的标签纳入受控词表,使分众分类系统成为受控词表更新源泉之一,使其重新焕发活力。 相似文献
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开放型网络百科是一种集体创造知识的协作平台,其中中文百科领域的代表是中文维基百科和百度百科.文章立足于中文维基百科,运用对比分析方法,从类目体系、类名及条目等角度对中文维基百科和百度百科分类系统作出了探索性的研究.明确两个类目组织系统的差异及共同点,以帮助用户针对性地选择适合的百科系统. 相似文献
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本文尝试解决中文学者命名实体与外部知识库的实体对齐短缺的问题。通过SPARQL语义查询抽取维基数据子图——中国科学院院士的知识图谱子图，初步构建国内知识库的中文院士实体与Wikidata实体的对齐以及与外部ID对应的知识库的实体对齐。对院士实体的三个数量型特征对齐的外部ID个数（ids）、不同语种的Wikipedia站点个数（sites）、实体的全部陈述个数（states）与目标分类（有无VIAF实体对齐）的相关分析发现，目标分类与ids特征正向相关最强，直接VIAF实体对齐只存在ids高区的院士，占比偏低。因此，提出利用 LC、ISNI等外部ID，应用VIAF对重要来源库的重定向功能，构建间接的VIAF实体对齐的方法。本文为中文知识库进行外部实体对齐提供了可行的初步方案，提出的实验方法显著地提高了较小ids值（1-7）的院士拥有VIAF实体对齐的个数，最终通过实体对齐的VIAF信息集成增加了院士实体的ids数量，丰富了中文学者与外部知识库的实体对齐信息。图4。表5。参考文献19。 相似文献
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本体评估工具的比较分析 总被引：2，自引：1，他引：1
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数据驱动时代下,档案数据不断增长,传统档案数据管理方法面临发展困境。为有效地解决数据的发现、治理、整合、合规问题,采用一定的算法和元数据模型,为实现档案数据的自动化编目、提取和验证提供了解决方案。利用网络调研和文献综述法,搜集国内外数据编目相关的学术文献和企业报告,对数据编目的理论和实践研究进行梳理,明确档案数据编目概念和架构,探讨档案数据编目功能与具体业务流程。从数据层、业务层、功能层、用户层四层架构分析了档案数据编目整体架构,其中具体业务流程包括建立元数据模型、创建初始目录、元数据自动发现、数据目录应用四个步骤,以实现数据访问、数据理解、数据治理功能。提供了关于档案数据编目的系统性观点及其如何实现档案数据编目的最佳实践。 相似文献
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分众分类法与受控词表的结合研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
分众分类法与受控词表作为网络知识组织系统的重要构成,对于有效地组织与管理网络资源具有重要作用。区别于受控词表自上而下的构建方式,分众分类法的自下而上、用户为中心的构建特色成为个人信息资源组织的方法之一。受控词表具有词汇规范性、严格性以及语义关系丰富等优点,分众分类法具有丰富的标签资源及用户数据,但也有标签自由性、随意性、不准确性等不足。如何利用二者的优势及时更新、修改、完善受控词表,最终达到二者优化的目标,是研究人员关注的问题。本文在调查国内外大量研究文献的基础上,对目前围绕受控词表与分众分类法的结合研究现状作了全面综述,预测其发展趋势,旨在推动国内在该方面的研究与应用,以综合发挥传统信息组织方法与现代新型信息组织方法的优点,实现对现有中文网络资源的有效管理。参考文献25。 相似文献