基于Folksonomy的用户偏好研究进展

分析基于Folksonomy的用户偏好研究成果,介绍基于Folksonomy的用户偏好特征的获取、同一个系统内以及不同系统之间基于Folksonomy的用户偏好构建以及基于Folksonomy的用户偏好应用三方面的研究进展,总结当前基于Folksonomy的用户偏好中存在的问题及对高校数字图书馆的启发.     

利用形式概念分析构建Folksonomy用户行为知识发现模型

针对当前国际学术界在Folksonomy用户行为知识发现相关研究中出现的问题,提出一种基于形式概念分析的Folksonomy用户行为知识发现模型。该模型共包括问题定义、数据获取、数据准备、数据组织、数据挖掘、知识生成和评估反馈7个功能模块,其核心思路是在基于"FU:=(U,T×R,YU)"形式背景的数据组织基础上,采用外延映射法和回溯法分别实现基于概念格的Folksonomy用户行为共性知识和个性知识的可视化数据挖掘,并分别用Folksonomy用户群层次结构和Folksonomy单用户标记行为链分别作为知识生成方式。     

Web2.0时代的Folksonomy研究

介绍了Folksonomy的概念和特点,分析了Web2．0时代Folksonomy的社会性、Folksonomy在图书馆学领域的应用动态总结评价Folksonomy的利用与价值。     

基于FCA的folksonomy知识发现机理研究

folksonomy知识发现已成为解决folksonomy自身语义问题和用户问题的有效途径。针对基于FCA的folksonomy知识发现的机理,首先探寻当前基于FCA的folksonomy知识发现研究的不足,进而在剖析基于FCA的folksonomy知识发现要素和要素关系的基础上,用螺旋研究模型揭示基于FCA的folksonomy知识发现的客观规律,最终探寻出基于FCA的folksonomy知识发现的三个核心内容:folksonomy用户行为、folksonomy用户偏好和folksonomy语义关系。     

形式概念分析在Folksonomy中的应用研究进展

系统梳理和总结形式概念分析（FCA）与Folksonomy的结合机理以及FCA在层级导航、用户行为分析与偏好挖掘、标签本体构建方面的相关研究进展,指出FCA在处理复杂大数据集、更精细地揭示标签语义与结构特征、多学科的合作等方面存在的问题和未来发展方向。     

Folksonomy中的语义关系呈现:Folksonomy局部本体

针对当前folksonomy语义关系呈现问题,在"用户-标签-资源"的三元视角下重构folksonomy语义体系,理清folksonomy语义关系的主要类别,进而建立科学的folksonomy语义与本体语义的映射机制,最终提出folksonomy局部本体的新概念,指出folksonomy局部本体是folksonomy语义关系呈现的途径。     

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。     

Folksonomy在学科信息导航服务中的应用

通过分析分众分类法的特点和当前学科导航信息服务中存在的问题,探讨了分众分类法在学科信息导航服务中的应用。     

Folksonomy与SNA资源聚合类比研究

随着国内外数字资源多维度聚合研究的不断深入,资源聚合方法的改进和融合也成为学术研究热点。在对分众分类和社会网络的基本结构进行简要阐述的基础上,文章对Folksonomy和SNA两种资源聚合方法,从聚合理念、维度、实现技术和具体应用四个方面进行比较分析,指出Folksonomy和SNA在资源聚合中的优势和不足,并分析了资源聚合中Folksonomy和SNA的融合情景,以期为相关研究和后续的实践应用工作提供理论指导。     

基于机器学习的高校图书馆用户偏好检索系统研究

[目的/意义] 针对大数据环境下高校图书馆检索系统的信息超载问题, 提出一种机器学习方法, 为用户提供个性化的偏好检索服务。[方法/过程] 通过提取用户检索行为大数据中的用户特征, 利用监督机器学习方法, 在线学习可随用户偏好同步变化的自适应检索模型, 预测用户对文献的选择概率, 优化检索结果的排序。[结果/结论] 设计出用户偏好检索原型系统, 介绍用户偏好检索系统工作流程, 对比分析系统效果, 并对系统进行客观评价。     

基于浏览行为和浏览内容的用户兴趣建模

面对因特网的海量信息，为了更好地实现基于用户兴趣的个性化信息服务，提出一种隐式地获取用户兴趣模型和更新用户兴趣模型的方法。这种方法不需要用户显式地提供兴趣信息，只需要用户浏览页面时的动作和浏览的内容来获取有用的信息，随后利用这些信息建立和更新用户兴趣模型。该模型能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣度，提高个性化信息服务的效率。     

Folksonomy初探

社会性书签的发展促进了Folksonomy出现,本文介绍了Folksonomy的涵义、类型和特点。     

基于自由分类法的图书馆信息组织研究

文章探讨了自由分类法在图书馆信息组织中的优势,并提出了基于自由分类法的图书馆信息组织模型,阐述了图书馆自由分类法的构建与组织。     

基于Folksonomy的Ontology构建探索

阐述了Folksonomy和本体的概念及特征,并对两者进行对比分析,结合Folksonomy概念模型,提出可以基于Folksonomy半自动地构建和丰富本体。通过对相关研究成果的梳理,提出实现这一目标的具体步骤,并分析其中要克服的一些主要障碍。最后指出采用Folksonomy和本体双向融合的方式是解决这一问题的有效途径。     

个性化推荐系统中的用户模型问题

个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段，而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求，本文提出了基于ontology的用户模型的设想。     

基于概念外延的Folksonomy语义关系挖掘方法

为改善Folksonomy中的资源利用效率,对Tag间的语义关系挖掘进行研究,提出一种利用大众标引关系、通过界定概念外延挖掘Tag间语义关系的方法。在del.icio.us真实数据上所进行的实验验证该方法是可行的。     

基于形式概念分析的信息系统建模理论研究

针对如何运用FCA完善信息系统建模理论的问题,明确信息系统建模要解决的核心问题和利用FCA在解决上述问题的优势,指出FCA在信息系统建模中的应用方向,提出一套基于FCA的信息系统建模理论,并结合实例详细阐述应用FCA进行子系统划分的方法和构建静态模型、动态模型和功能模型的原理。     

国外基于大众标注系统的标签研究

标签是一种自由形式的关键词元数据。作为一种标题词,它具有直接揭示内容、提供查找功能、表达精炼（多为词或短语）等特点。文章从标签的基本理念,标签的呈现界面,标签的组织对象,包括网页（主要是博客）、音频视频资源等,以及标签与信息检索（检索结果处理、相关度排序、搜索引擎、语义处理）等角度揭示了国外基于大众标注系统的标签的研究进展。     

Folksonomy与传统分类法的比较分析及其完善研究

Folksonomy是今天最热门的因特网趋势之一.本文介绍Folksonomy和传统分类法的基本理论,Folksonomy是分布式分类体系,和传统分类法在创制人员、所属类别和位置、用户参与程度、本体和信息完整性上都有所区别.Folksonomy尽管有很多优势,但是也存在一些不足,基于此,提出完善建议,包括建立叙词表,改善标签的可读性,改进系统的终端数据和加强对使用标签检索的结果进行排序整理.