面向知识关联的标签云优化机理研究

毕强; 周姗姗; 马志强; 滕广青

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面向知识关联的标签云优化机理研究

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摘要

【目的】通过揭示与呈现Folksonomy标签云中的关联关系,对标签云优化机理进行探讨。【应用背景】传统Folksonomy知识组织模式中的标签云由于无法体现主题知识之间的关联,制约了标签云的感知有用性。【方法】通过对用户标签网络的属性分析以及模块化处理,将标签云中的标签划分成若干个知识群落。借助连线、颜色、字号的相互配合,从主题知识关联的视角优化标签云。【结果】发现社群中隐含的知识群落具有稳健性,能够呈现出知识间的关联关系。【结论】面向知识关联的标签云优化能够在多个粒度上提高标签云的感知有用性,促进更科学实用的标签云体系研发。

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来源
《现代图书情报技术》 |2014年第5期|33-40|共8页
作者
毕强; 周姗姗; 马志强; 滕广青;
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作者单位

1. 吉林大学管理学院 2. 东北师范大学计算机科学与信息技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类知识学;
关键词
Folksonomy; 知识关联; 标签云; 关联标签; 网络分析;

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