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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
通过对Folksonomy在国内外图书馆信息组织中的应用,可以看到今后将会有更多的适合图书馆使用的基于Folksonomy的信息组织形式出现,图书馆需要细心地聆听用户的需求,主动地去改变.构建以标签应用为核心的基于Folksonomy应用的图书馆信息组织模型,其信息服务系统主要由用户注册和登陆、标签、用户检索和数据库系...  相似文献   

2.
Folksonomy在中文图书分类中运用的实证分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
Folksonomy在网络服务中得到了广泛应用。文章旨在考察将Folksonomy应用到中文图书分类中的可行性,采用实证分析的方法,以豆瓣网读书频道图书标签为考察对象,着重分析了标签对中文图书的主题揭示能力,结果表明标签能够较强的揭示图书的主题,且与添加标签的人数无关。  相似文献   

3.
近年来Folksonomy成了互联网信息组织的新宠,它的出现也给图书馆带来了新的机遇和挑战.为了更好地研究大众分类法在图书馆的运行模式、建设策略、优势和不足,以及成熟的应用,以2005~2012年间LISA数据库收录的关于Folksonomy的文献为研究对象,运用文献计量学方法,分别进行载文、著者、期刊和主题分析.基于这些分析,将研究文献归纳为3种主题,详细阐述了主题内容,总结了发达国家图书馆Folksonomy的应用,指出了国内图书馆使用Folksonomy应注意的重点.  相似文献   

4.
Folksonomy是一种自底向上、用户可以自由参与的分类方法,但随着标签数量的不断增加,Folksonomy的进一步发展受到制约,语义Folksonomy应运而生。语义Folksonomy是将标签的隐性语义信息显性化地表达出来,实现了标签之间的语义关联。目前,Folksonomy语义的实现主要从标签本体构建、词表语义关联、网络概念体系映射三方面展开,并且这三种方法相互结合可以构建出语义Folksonomy的实现框架。  相似文献   

5.
为促进标签技术在高校图书馆OPAC系统中的应用与发展以提高其服务功能,调查国内外部分高校的OPAC系统,分析标签技术在其中的应用现状和功能特点。通过将OPAC系统与其他社会标签系统中的标签技术进行对比分析,描述标签技术在这两类系统中的差异,并揭示高校OPAC系统中的标签技术在用户标签、资源推荐和用户交互功能实现等方面存在不足。  相似文献   

6.
根据Folksonomy的特点,调查统计Folksonomy在国内大学图书馆服务中的应用现状,分析这些图书馆利用Folksonomy的广度和深度、技术支持平台以及存在的问题和优势,归纳总结图书馆如何对以用户需求为中心的信息资源进行更深层的揭示,如何鼓励用户主动参与图书馆信息资源的创建与组织,形成用户参与的图书馆新型知识组织模式,构建"参与式图书馆",让处于"沉睡"状态的图书馆知识得以被"唤醒",并得到更好好利用。  相似文献   

7.
在大量详实数据的基础上,以CiteUlike为例,对Folksonomy的运行机制进行了实例解析,分析了CiteULike中标签、用户、资源之间的关系,并分析了标签之间的关系及其聚类特性,从而得出结论。Folksonomy这种分类形式在网络资源组织和用户行为研究上都具有独特的优势。  相似文献   

8.
[目的/意义] Folksonomy知识组织模式中的标签呈现离散混沌的社群知识标注状态,对知识群落进行构建和分析能够揭示出知识之间潜在的关联和核心知识。[方法/过程] 采用复杂网络分析的理论和方法识别和构建社群知识网络中的知识群落,并对群落结构以及群落核心知识的伴生关联进行分析。[结果/结论] 从知识网络的视角提取并分析Folksonomy模式中网状结构下知识群落嵌套的层级结构,并对知识群落中的核心知识以及知识的伴生性进行揭示。  相似文献   

9.
社会标签在图书馆的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
社会标签在商业网站的成功应用及其特有的性质和功能,使它在图书馆的应用成为可能。图书馆领域对社会标签的应用大体可分为内嵌式服务模式和延伸式服务模式两种。内嵌式服务模式是指将社会标签直接引入和添加到图书馆的服务中;延伸式服务模式是指借助社会标签将图书馆的服务辐射出去。社会标签在图书馆的应用为用户提供了参与图书馆信息资源组织和建设的机会,并为知识共享做出积极的贡献。  相似文献   

10.
国内外社会化标签挖掘研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
简述社会化标签的相关背景和内涵;重点梳理国内外社会化标签挖掘的主要成果,一方面归纳社会化标签分析、社会化标签推荐及基于社会化标签的个性化推荐等方法,另一方面概述利用社会化标签增强信息检索功能、发现潜在信息、改进传统分类法和辅助构建本体等方面的应用,并总结当前研究存在的不足;然后,概括社会化标签挖掘在相关领域的应用;最后总结全文,对社会化标签挖掘的未来发展方向进行展望。  相似文献   

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