3  学者关于图书标签的实验结果

通过学者们所做的实验，我们可以发现多数系统均应加紧编制标签的概念说明和标注功能的使用指南，制定若干基本的标引原则( 如尽量避免缩写，少用泛指性语词，尽量使用公众常用词；标引词应真实客观，标引词拼写应保证正确，数字和单字母等类型的标签应在括号内予以说明，合并单复数形式的词语，禁用非正规语言)，以增加标签的实用性[19]。用户在添加图书标签的时候，常常使用名词性的标签，以人名标签更为常见，在图书主题概念、图书作者姓名、图书标题等中直接抽取标签也是常见的手段。另外，实验发现，中文标签词汇的长度常常在2-4个汉字之间[20]。这就体现了中文用户在使用图书标注系统时习惯。同样，学者们的实验表明，实验中的每本图书的标签数量是不同的，总的而言，中文社会标签用户明显少于英文用户，尽管两者的规范性都不高，但英文标签比中文标签稍强一点[21]。魏建良等人发现在信息化推荐中，主要的思路是矩阵，聚类和网络这三种[22]。

4  图书标签的改进建议

最后，通过一些研究，学者们对图书标签的改进提出了自己的一些看法。吴丹、庄晓喆认为需要拓展图书标注的应用范围，完善标注功能，增加系统推荐算法，拓展系统的配套服务[23]。吴江认为可以通过编程将重要的资源推荐给用户[24]。关晶、刘群等人认为可以借鉴国外经验，从国家层面大型的开放教育资源网站开展社会标注的应用与实践工作[25]，这对于图书标签系统而言，也是非常有益的。吴丹、杨艳等人认为可以通过编制规范标注词汇列表和建立标签推荐系统来规范用户的Blog[26]，这对图书标签系统同样适用。另外，吴丹、许小梅通过对图书分享网站（如豆瓣）和我国的公共图书馆、高校图书馆的图书标注的调查研究，比较它们在图书标注上的异同点，同时比较用户的标注行为，为如何更好地开展图书标注服务提出建议[27]。Kangpyo Lee等人提出一种消除标签歧义的方法，主要是通过建立和维基百科的自动映射实现的[28]。Symeonidis等人设计了一个包含元数据关键字，注释形式和分类项目的社会标注系统来改善标签[29]。Bo Liu等人提出了一种基于用户行为动态分析的概念，通过模拟不同类别的用户的行为，判断他们所打的标签是否为垃圾标签来提出算法，以此来抵御各种垃圾邮件的攻击[30]。王跃、张志强认为可以通过查看使用标签的人数来宣传图书,为图书宣传找到了一种新的方法[31]。

参考文献

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[8] 图书标签系统文献综述和参考文献(2):http://www.751com.cn/wenxian/lunwen_73990.html