大众分类法对信息过载的影响及优化策略研究——以豆瓣网为例

[目的/意义]调研显示,大众分类法是造成豆瓣网中信息过载的主要原因,但国内尚未发现针对性研究。[方法/过程]通过问卷星调研大众分类法对豆瓣网中信息过载的影响,并利用SPSS、EXCEL等软件对搜集的数据进行分析、整理。[结果/结论]通过分析数据得出以下主要结论：豆瓣网中的分类体系不能满足用户基本需要;大众分类法在豆瓣网中的应用存在多种问题,如同义词标签过多和标签专指度不高等。在此基础上,本文提出了一种优化大众分类法的策略,并探讨了其实施方案。     

基于条件依赖网络的多标签分类研究

在海量视频标签检索中,我们通过开发一个条件依赖网络模型。实现一个循环的指示图形模型,该模型提供了一个直观的代表性的多个标签依赖,和良好的高效的模型训练的综合智能框架,使用二元分类推断。该模型可以有效地利用标签的依赖,以提高多标签分类性能。     

社会化标注系统的标签语义检索研究综述

社会化标注系统中标签的语义模糊性和形式不规范使得资源管理与共享越来越困难,为准确定位标签语义,文章从扩展标签语义与涌现标签语义两个方面,对标签语义检索研究现状进行了综述,分析了社会化标注系统中标签语义检索的研究动态和不足,并总结得出可计算性高、可操作性强、能智能获取标签的语义关系是社会化标注系统标签语义检索的未来研究方向。     

文物信息的分类与检索

阐述了藏品的分类与检索，尤其谈了文物的分类存在的问题，将问题给提出来，是为了能与大家一起共勉。激发大家对文物本质再认识的热情，对文物以及文物与文物之间的关系的认识还处于初级阶段。     

网络信息分类检索问题研究

This paper studies network information classification retrieval from the theory of information management. With a brief introduction to search engines, it focuses on analyzing the characteristics of network documents and their classification system. Problems in network document classification are pointed out. Suggestions such as constructing a catalog classification search engine system are made.     

Web2.0环境下信息组织的优化研究——以豆瓣网为例

在Web2.0的环境下,随着信息的指数级增长,信息组织面临着巨大挑战。本文结合豆瓣网这一典型的Web2.0网站,简要介绍了豆瓣网的信息组织模式,剖析了豆瓣网在类目体系、标签规范等方面存在的缺陷,并提出了相关的优化策略。     

试论提高分类检索在机检中的效率

本文认为在数据库检索系统中,分类检索应改变传统观念,从用户检索需求出发,以新的思维方式来设计用户分类检索方法,从而提高分类检索的效率。     

分类标引对检索效率的影响

讨论了分类标引对检索效率的影响,并就如何改进标引质量,提高检索效率提出几点建议。     

分类标引对检索效率的影晌

讨论了分类标引对检索效率的影响,并就如何改进标引质量、提高检索效率提出几点建议.     

搜索引擎、主题指南与大众分类比较研究

搜索引擎、主题指南与大众分类是目前因特网上信息资源分类组织的三种主要方式,它们对应着三种不同类型的网上信息检索系统。在对它们各自特点深入分析的基础上,首次对三者进行了比较研究,并对网络信息分类组织的发展趋势提出了一些个人观点。     

文物信息的分类与检索

阐述了藏品的分类与检索,尤其谈了文物的分类存在的问题,将问题给提出来,是为了能与大家一起共勉,激发大家对文物本质再认识的热情,对文物以及文物与文物之间的关系的认识还处于初级阶段.     

网络信息检索的局限及其检索策略

从搜索信息投入的时间成本、网络信息的可靠性、网络信息检索效率评价的特殊性、搜索引擎检索信息的成功率等四个方面分析因特网信息检索的局限。针对这些问题。以选择搜索引擎、掌握一定的技术方案构建检索策略。     

浅谈水利工程领域F-Term分类及其检索应用

本文从水利工程领域IPC分类和F-Term分类的结构和特点等方面着手,统计分析了F-Term对于该领域专利文献检索的有效性,并通过案例的介绍、分析与比较,研究了F-Term分类号在水利工程领域专利文献检索中的作用。     

Web检索工具的构成、分类与用途

对Web检索工具的构成、索引、检索等特点作了介绍,比较分析和总结了常用Web检索工具的类型、检索范围与用途。讨论了Web检索工具的发展动向。     

基于大众分类法的中文博客分类方法

大众分类法(Folksonomy)的灵活性比传统的机器分类方法高,但是它不能处理大量的数据资源.为了解决这个问题,结合Folksonomy和传统机器学习算法的优点我们提出了一种新的算法FSVMC(Folisonomy and Sup-port Vector Machine Classifier).在FSVMC中,支持向量机算法作为一个TAG代理,决定一个标签是否应该标注在某个资源上,而Folksonomy致力于网页文档的分类.此外还提出了一种创建可以标注网页标签数据库的方法.实验结果表明我们的方法比传统的机器学习方法更加有效和具有柔性.     

融合BERT与多尺度CNN的科技政策内容多标签分类研究

[研究目的]为实现科技政策文本内容的自动编码与多主题分类,探索一种融合BERT模型和多尺度CNN模型的多标签分类方法,得到更加丰富的政策语义特征信息。[研究方法]针对科技政策内容句的信息密度大、内涵分布不均衡等特点,通过BERT充分提取政策内容的上下文信息,增强文本的语义特征表示;然后利用多尺度、多通道的CNN-Inception模块提取更多尺度的特征,通过捕获文本的局部特征与组合不同尺度的语句特征,提升模型在多标签分类任务上的性能。[研究结论]对比实验表明,与单一BERT分类模型相比,文中提出的BERT-多尺度CNN模型的召回率与Micro-F1值显著提高,提升了科技政策多标签分类的效果。     

基于用户协作的非物质文化遗产数字资源分类模式研究

非物质文化遗产数据库对非遗资源的分类,必须遵从《非物质文化遗产数字化保护专业标准》,但这种分类方式存在一些问题。为了充分揭示非遗资源的特性和非遗资源之间的文化关联性,以建设承德地区非遗数据库为例,引入大众标注标引资源的方式来补充专家分类的不足：用户协作建设基础标签库,使用基础标签作为推荐标签,使用时间、空间、文化场所标签作为文化空间标签,由推荐标签等形成的高频标签作为专家分类的二级类目的备选,构建基于用户协作的非遗数字资源混合分类模式。     

分类语言检索率对文献利用率的影响

阐述了分类语言检索功能不能充分发挥的原因及应采取的措施，指出分类检索在机检系统中的应用大大提高检索效率。     

在线健康社区用户信息需求的层级多标签分类研究

[目的/意义]用户健康信息需求研究能够发现用户潜在需求,解决用户健康信息盲区,帮助用户实现更好的自我健康管理。研究目标为挖掘识别用户信息需求主题,提取用户特征,促进完善网络社区交互性与多元性发展,为更好地改善健康信息服务提出建议与意见。[方法/过程]针对在线健康社区的母婴群体,提出在线健康社区用户信息需求层级多标签分类模型。通过扎根理论提出在线健康社区用户信息需求主题体系,利用ALBERT对母婴健康需求类数据进行预训练,使用双向GRU与注意力机制构建基础分类器,以此来构建层级多标签分类模型Multi-BiGRU-Attention,实现在线健康社区提问数据的层级多标签分类。[结果/结论]实验对比发现,随着层级的增加,研究提出的模型相比于单层的基础分类器BiGRU-Attention在micro-Precision, micro-Recall, micro-F1等各项指标上均有所提升,说明该模型的层级结构信息能够一定程度上改善模型效果;相比于层级多标签相关模型,在各项指标上均有所提升,说明该模型存在一定的适用性与扩展性。