【摘要】以社会化标签为基础数据源，文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型，并以国外知名图书社会化标注系统Ｌｉｂｒａｒｙ Ｔｈｉｎｇ中１２０６本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看，９６．７７％的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签，平均为６．５个；通过与ＳＦ ＳｉｇｎａＬ网站的专家总结的图书特色相比，该策略能够覆盖专家分析特色的７７．２％，且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色，因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。