社会化标注系统中用户标注动机差异分析

随着社会化标注系统应用的普及,社会化标签为用户的信息检索和信息组织提供了便利的平台,而现有的对社会化标签的研究关注应用层面的较多,较少探讨用户标注内在机制问题,而通过对用户标注动机的探究,可以指导社会化标注系统更好的满足用户的需要.因此本文采用自行研制的用户标注动机量表,通过调查社会化标注系统中有过标注行为用户的标注动机,从不同性别、不同年龄、不同学历、不同职业、不同社会化标注系统使用时间以及使用次数、不同标注资料类型7个方面分析比较不同背景用户标注动机的差异,最后为增强用户的标注动机提出相应的建议.     

知识共享视角下的大众标注行为研究——基于标签的实证分析

大众标注是Web2.0下的一个重要应用,为知识共享提供了一个良好的平台.标注行为与用户头脑中的知识直接相关,与知识表达和共享相互映射,是一个非常复杂的过程.文章选取三个大众标注系统,针对大众标注下形成的标注结果本身,即知识共享行为之后留下的痕迹--标签(tag),分别从标签频次分布、标签类型、标签特征等方面进行分析,寻找统计学意义上的规律,以反映用户的标注行为,促进高效的知识共享实践.     

用户交互对社会标注行为的差异影响研究——以豆瓣网为例

[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。     

社会化标注系统中标签检索质量模拟研究

社会化标注系统近年发展迅速,伴随出现的垃圾标注泛滥现象不容忽视。本文以社会化标注系统中标签检索质量为研究对象,细化普通用户标注行为,建立社会化标注模拟系统,明确定义系统内用户结构、标注规则、检索策略和检索质量算法,从实证角度评估用户规模变化、用户结构变化、用户标注量变化和垃圾用户的攻击策略选择对标签检索质量的影响。本文对于改善社会化标注系统中的标签检索算法以及提高用户体验具有重要意义。     

基于社会标签的图像情感分类标注研究

[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WordNet-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WordNet-Affect词表;并且,分类标注效果与人工标注结果也具有较好的一致性,其中,快乐类（Happy）和忧伤类（Sad）图片的分类标注一致性最高,惊讶类（Surprise）的分类标注一致性最低;分析发现,仅通过标签标注图片情感类型的过程中,分类标注效果与图片情感的典型性、单一性以及图片发布方和欣赏者意图、动机的差异、图片的非情感标签个数都有关系。     

国外大众标注系统研究进展

从理念、系统、用户和标签等四个角度揭示了国外大众标注系统的研究现状,并指出国外大众标注研究的发展阶段和特点;同时介绍了国外有关大众标注研究的概况、存在的不足.在此基础上,通过介绍相关学者的主要观点,分析了大众标注研究的发展趋势.     

建筑企业知识标签主题图构建研究

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。     

分众分类系统中的用户行为研究

分众分类法Folksonomy作为一种平民分类法是Web 2.0时代的重要产物,为网络知识的组织和共享提供了一个良好的途径。分众分类系统中,用户通过标签Ta g对网络资源进行标注,标签特征一定程度上反映了用户的行为特征,因此文章首先通过对用户标签的统计分析,总结用户的标签特征,然后分别从标注动机、用户认知和社会认同角度对用户行为进行研究,最后根据用户的网络行为建立用户兴趣模型。     

基于标签的大众标注系统协同推荐算法

本文针对大众标注系统中现有基于标签的推荐算法的不足,分析了大众标注系统中用户标注的潜在语义,提出了基于标签的大众标注系统协同推荐算法.新的算法利用扩展的PLSA模型将用户标注映射到具有明确意义的语义主题上,较好地消除了标签的语义模糊问题,提高了推荐精度.最后通过实验证明了本文提出的推荐算法效果要优于传统的推荐算法.     

社会化标注系统的检索功能及其效果评价

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。     

Connotea中Social Tagging机制研究

选取Connotea为研究对象，统计分析标签、被标引资源、标引者两两关联关系，发现标签覆盖资源范围较广，标签共现现象突出，部分用户标引活跃，资源平均标签数较低，用户对内容关注度规律性转移，科研领域的用户比较多地使用规范词。提出增加标引词结构关联和细粒内容定位标引。     

社会化标注系统自组织演化机理研究

首先对社会化标注系统的自组织特性进行论证,并指出其中的用户集、资源集、标签集及社会化标注系统均是自组织系统;然后运用超循环理论分别对它们的自组织演化机理进行探讨,并构建社会化标注系统的自组织演化模型;最后结合豆瓣网的网络结构,分析豆瓣网社会化标注系统自组织演化过程,为进一步研究用户行为、用户偏好和大众分类提供理论和实践方面的指导。     

用户参与的社会性标签信息组织探讨

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。     

社会化标注系统标签质量影响因素研究:基于随机森林算法

[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。     

最新标签本体：标签和民俗分类法语义模型

当前,人们越来越关注协作化标签系统中标签数据的表示和共享。传统的标签（指随意标注的、没有与结构化本体相关联的标签）由于语言和语法的差异以及录入错误等,不适于做协作化处理。而且标签反映的是用户个人的观点,也不对同义词、词形变化或者其他对照映射关系做规范处理。因此笔者认为,标签的常规处理方法对语义协作的贡献非常有限,即便是有,要让计算机实现自动共享也是极其困难的。在语义层面上讨论数种协作标签标注的方法,提出一个标签协作标注和设计民俗分类法的概念模型,同时比较已有的标签本体,提出一个评价标准,并参照该标准讨论这些标签本体的优缺点。     

社会标签的规范性研究——图书标注

分析图书标注的发展以及中英文图书标注系统,比较社会标注与主题标引的异同,综述国内外图书标签规范性研究的现状,并以图书情报领域为例,就中英文用户的图书标注与图书馆的图书编目进行对比实验,实验显示出社会标签与受控的主题词的重合率不高这一问题.在详细分析实验结果的基础上,提出对图书标注进行规范控制的若干建议.     

基于社会化标签系统的个性化信息推荐探讨

针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。     

社会标注在卫生社交网络中的应用

随着Web2．0技术的发展,社会标注作为网络资源组织的重要方式,已经广泛应用于各种类型的网站。通过深入研究社会标注在卫生社交网络中的应用和存在的不足,提出了建立社会化登陆模式、构建标签库、建立标签自动分类系统、实现个性化推荐机制、进行标签语义分析、设置用户权限等促进卫生社交网络朝着更好方向发展的建议。