面向Web3_0的分众分类研究_核心(4)

[13]。

3.6　标签的聚类研究

　　由于分众分类允许用户使用不同的标签来标记相似的资源,但并不了解这些标签之间的关系,因而其内容检索机制受到严重的阻碍。为克服这一局限,有必要针对标签的统计学规律、标签间的共现分析、层次分析、标签与特定人和物的相关度、标签间的相似度比较等问题进行聚类分析,其目的是寻找相关标签群,从而601

公益组织相关

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第54卷第3期　2010年2月　　

形成立体的分类体系,并在此基础上展开标签关系库的构建研究。显然,这部分的研究有助于实现W eb3.0的“精准”和“个性化信息聚合”。

3.7　标签间的关联研究

　　W eb3.0的特征之一是要让用户跨越不同的应用平台,并共享不同社区的信息资源,而这种信息的共享除了需要相关内容的标准化、结构化和规范化研究外,更重要的是通过标签的方式进行相互链接,现有的标签只能做到对站内的关键词进行关联,不同网站之间站信息没有形成真正的网络和关联,往往存在信息“孤岛”,常常要借助其他的搜索引擎,因而未来的研究应该着重于标签间关联的深化研究。一方面,研究同一网站中同一文本和不同文本间的所有标签之间的自动链接技术;另一方面,研究不同网站间标签的关联,从而在更大范围、更高层次上建立起词间关系网络,为实现W eb3.0的“跨平台”信息交互打下基础。

3.8　标签与本体的结合研究

　　本体是在语义网环境下为解决语义歧义、实现信息智能处理而提出的一种形式化描述的、共享的概念认知模型,它是对某一领域知识的规范化描述,不仅提供了概念明确的定义,而且揭示了概念间丰富的语义关系[14],使知识能够在人与人之间、人和系统之间以及各种异构系统之间进行广泛的共享和交流。显然,本体所具备的特性正好弥补了分众分类的许多不足,因而,需要充分挖掘标签间的语义关系,将标签与本体进行结合研究。具体研究包括:分析分众分类中用户、网络资源和标签三者之间的同现关系,对分众分类中的各种标签进行语义分析,研究标签之间的主题相关性,并给出这些标签间相互关系的明确定义,同时探讨如何基于标签的语义关系构建被标注对象之间的联系,并在标签中建立起概念层次,构建大众标注中各类标签词的本体,从而构成语义Web的基础,真正实现Web3.0的“智能化”。目前,这方面的研究多集中在标签语义的提取、标签本体的构建等方面,并推出了多种语义标注平台。但是目前在大多数语义标注的过程中仍需要大量人工的辅助,标注平台的可用性、互用性、重用性和扩展性较差,需要进一步提高[15]。

3.9　用户兴趣模型构建研究

　　W eb3.0时代的最大价值不是提供信息,而是提供基于不同需求的智能过滤,而每一种过滤器都是基于一个用户需求,因而,用户兴趣模型的构建是W eb3.0中“个性化信息聚合”的基础。目前社会化软件中的过滤主要是协作过滤,其向用户推荐信息的依据是基于社群成员共同的兴趣与喜好,未来过滤将是把基于内容的过滤和协作过滤进行融合,它需要跟踪分析和挖掘用户的行为和兴趣,如用户标注和使用标签的习惯、标注的动机、使用标签的频率、相关标签使用的稳定性等等,从中分析用户的偏好,构建用户兴趣模型。

　　综上所述,分众分类是W eb3.0环境下的主要信息组织方式,因而W eb3.0核心理念的真正实现依赖于分众分类体系的不断完善,而分众分类体系的不断完善,依赖于上述各相关研究的不断突破;依赖于自然语言处理、信息过滤、数据挖掘、语义网、本体等技术的不断发展;依赖于对语言与思维的本质的揭示;同时,在很大程度上还寄希望于人工智能技术的突破。

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[15]鞠彦辉,刘闯.国外典型语义标注平台的比较研究.现代情报,

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〔作者简介〕熊回香,女,1966年生,副教授,博士研究生,发表论文20余篇。

王学东,男,1954年生,教授,博士生导师,发表论文数十篇。

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