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[期刊] 图书情报工作
[作者]
石豪 李红娟 赖雯 赵英
重点研究基于Folksonomy的数字资源系统的用户的共性,提出利用用户标签对用户分类的方法,并通过对Flikcr(闪烁照片网)的实证研究,证明通过标签对用户分类的可行性和实用性,为兴趣推送和进一步研究奠定基础。
关键词：
folksonomy 标签 用户分类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
胡潜 石宇
［目的／意义］更全面地理解用户标签使用行为的影响因素，为标签推荐和应用实践提供指导。［方法／过程］采用日志分析法，从人均标签个数、标签类型分布两个方面分析图书主题的影响，并以计算机、心理学、经济学、文学作品、绘画５类图书为例，基于社会化标注社区豆瓣网的用户数据进行实证分析。［结果／结论］图书主题会对用户的标签个数及类型分布具有显著影响：１在标签个数方面，计算机、心理学、经济学、文学作品主题图书的人均标签个数相近，显著高于绘画主题图书；２在标签类型分布上，根据５类图书间的差异可分为３组：计算机、心理学和经济学、文学作品和绘画。这一结论对图书标签推荐及图书分面检索和导航系统的设计具有参考作用。
关键词：
社会化标签 用户行为 图书主题
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 贺德方 彭洁 赵辉
指出随着网络分析理论在知识组织领域中的大规模应用,人文因素在知识组织中的作用也逐渐引起学术界的关注。从Folksonomy社群中的"用户-标签"关系出发,基于后结构主义网络分析的思想,采用传统的1-模网络分析方法对社群知识的组织结构进行判识和分析。在此基础上,进一步构建"用户-标签"2-模网络,并基于2-模网络中用户与标签的互动关系,对社群知识的"自组织"问题进行深入剖析。揭示用户主观认知对社群知识的组织结构的影响,以及社群知识的组织结构对用户主观认知的形塑。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 陈思 常志远 姜博 刘雅姝 赵汝南 张利彪
［目的 ／意义］用户认知能够影响客观知识之间潜在的关联关系，研究Ｆｏｌｋｓｏｎｏｍｙ模式中用户与标签之间的偏好关系有助于揭示认知与知识之间的互动关系及其模式规律，并为人文因素影响下的知识组织提供参考。［方法 ／过程］基于标签与用户的隶属关系构建＂标签－用户＂２－模网络，采用多变量的对应分析方法，基于联合空间距离位置对用户与标签间的偏好关系进行分析。［结果 ／结论］研究表明，用户与标签的偏好关系与联合空间中的位置和２－模网络的中心度具有相关性，在偏好问题上不会有群体极化现象发生，群体决策的科学性得以保障。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
熊回香 蒋武轩
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以"微博"为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
成全 郑抒琳
[目的/意义]用户健康信息需求研究能够发现用户潜在需求，解决用户健康信息盲区，帮助用户实现更好的自我健康管理。研究目标为挖掘识别用户信息需求主题，提取用户特征，促进完善网络社区交互性与多元性发展，为更好地改善健康信息服务提出建议与意见。[方法/过程]针对在线健康社区的母婴群体，提出在线健康社区用户信息需求层级多标签分类模型。通过扎根理论提出在线健康社区用户信息需求主题体系，利用ALBERT对母婴健康需求类数据进行预训练，使用双向GRU与注意力机制构建基础分类器，以此来构建层级多标签分类模型Multi-BiGRU-Attention，实现在线健康社区提问数据的层级多标签分类。[结果/结论]实验对比发现，随着层级的增加，研究提出的模型相比于单层的基础分类器BiGRU-Attention在micro-Precision，micro-Recall，micro-F1等各项指标上均有所提升，说明该模型的层级结构信息能够一定程度上改善模型效果；相比于层级多标签相关模型，在各项指标上均有所提升，说明该模型存在一定的适用性与扩展性。
[期刊] 现代情报
[作者]
石光莲 杨敏
传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。
关键词：
大众分类法 形式概念分析 用户兴趣 述评
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王萍
Folksonomy(自由分类法)是Web2.0环境下基于社会化书签系统的一种新型信息组织方法,它带来了一种全新的信息交流与资源分享方式。本文采用实例研究法,通过对社会化书签系统del.icio.us的elearning标签数据集的搜集与分析,研究了用户、资源和标签三个元素的性质和特点,基于相似度分析对用户进行学习资源推荐,并分析了资源的分布和elearning标签网络的性质。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏杨 石豪 赖雯 赵英
在基于folksonomy标签进行用户分类研究的基础上,针对基于原始标签用户分类的诸多不足,提出利用标签建立同义词环、根据同义词环进行用户分类的思想。并通过对flickr的实证研究,建立同义词环进行用户分类,改进分类结果。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
池雪花 张颖怡 高星 卢超 章成志
文章以新浪微博中用户标签作为研究对象，从微博中收集用户基本信息与用户标签信息，依据用户标签分类体系对用户标签进行人工分类；然后分析标签类型、标签类型分布熵、用户平均标签个数、用户平均标签长度等标签标注行为指标在不同学科领域中的差异，以及从高频和不同标签个数分组两个角度分析上述行为指标在不同学科领域的差异。研究表明，标签类型、平均标签个数在不同学科领域中有显著性差异；不同学科领域高频标签中，标签类型存在较大差异；在不同标签个数分组下，用户标签类型在不同学科领域下无明显差异，用户的平均标签长度随着个数的增多呈递减趋势。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
谢梦瑶 潘旭伟
【目的】标签云可用于信息检索推荐和导航,由于用户标注具有时序特征,为有效揭示用户兴趣动态变化,提出基于时序演化的用户动态标签云构建方法。【方法】利用心理学中记忆的遗忘和加强特征构建标签的动态权重,从而建立用户动态标签云以反映用户关注点的变化。【结果】与现有的标签云算法比较,构建的用户动态标签云算法能够根据用户动态变化的兴趣有效地对标签进行排序,在用户兴趣标签的预测效果上明显高于其他算法,并具有更高的推荐准确率。【局限】因为用户兴趣在短时间周期内不会有太大变化,动态的方法在短时间周期内的预测效果不是很显著,
关键词：
社会化标注 标签 用户兴趣 动态标签云
[期刊] 情报学报
[作者]
李媛媛 李旭晖
以博客、即时通讯、社会网络、社群共享、社会化标注等为代表的Web 2.0应用技术,使用户、信息、资源构成关系紧密的web网络。目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料极为稀少,尚无法满足平台对用户兴趣精准把控的需求。本研究从此角度出发,探讨兴趣模型的构建方法。在《中国分类主题词表》和《中国图书馆分类法》对词语的约束规则和关系定义的基础上,构建豆瓣读书用户的兴趣标签本体;并根据再现率、覆盖度、热度率指标对标签的兴趣强度、稳定性进行预测实验,确定兴趣的表示形式,以此构建初始兴趣模型,并提出相应的兴趣节点更新流程。本研究提出的基于本体的用户兴趣模型及更新流程在用户兴趣表示的深度及广度上有了一定程度的提升,在标签资源推荐、检索等实践应用上其适用性更强。
关键词：
本体 社会化标签 兴趣模型 用户动态兴趣
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王娜 葛毓彬
［目的／意义］为提高信息服务的针对性和个性化水平，提出一种融合标签权值的用户模糊聚类方法。［方法／过程］根据用户的标注行意义为构造基于各个标签的模糊相似矩阵，然后根据提出的标签权值确定流程来确定不同标签的权值，再在此基础上求得用户标注行为的模糊相似矩阵，最后通过计算确定阈值并根据阈值对用户进行聚类。［结果 ／结论］实验结果表明，该聚类算法能够有效地对用户进行聚类，而且聚类准确度要优于传统模糊聚类方法。
关键词：
模糊聚类 标签权值 用户聚类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋灵超 黄崑
［目的 ／意义］提出利用社会标签自动分类图片情感类型的方法，服务基于情感特征的图像检索与利用。［方法／过程］以Ｆｌｉｃｋｒ图片为例，利用ＰＭｉ算法对Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ－ＡＦＦｅｃｔ词表进行预处理形成典型情感词表；结合ｅｋＭＡＮ提出的６类基本情感类型，利用标签对图片情感类型进行标注；并且，通过实验对分类标注效果进行验证；最后，讨论图片特点、标注意图、非情感标签数量对分类标注效果的影响。［结果 ／结论］研究发现，一幅图片的非情感标签与情感标签在表现图片整体情感类型的倾向性上具有较高一致性；结合ＰＭｉ算法，利用预处理后的典型情感词表标注图片的结果优于未处理的Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ－ＡＦＦｅｃｔ词表；并且，分．．．
关键词：
图像 标签 情感标注 PMI
[期刊] 情报资料工作
[作者]
周知 梁宇
文章在概念层面上将标签分为事实型、主观型和个人化3类,根据相关元数据构建词表,并根据标签在用户生成内容中的句法构成制定识别规则,结合二者将标签进行分类。以中国最大的电影标注系统豆瓣网675351位用户的标签数据为例进行实验,实验的召回率为95.01%、准确率为96.19%、F1-measure为95.32%,结果表明这种方法可以较好地实现标签自动分类工作。
关键词：
社会化标签 自建词表 句法规则
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