【摘 要】
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【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
【机 构】
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吉林大学管理学院; 东北师范大学计算机科学与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“语义网络环境下数字图书馆资源多维度聚合与可视化展示研究”(项目编号:71273111)的研究成果之一
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【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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