Hsia-Ching Chang和 Hemalata Iyer根据Twitter Hashtag特点寻求审查趋向[ ]。他们利用泰勒增值模型作为分析框架，并利用Zwicky开发的形态盒对Twitter Hashtag应用功能进行合成，最终将基于标签的增值维度设计推荐作为未来图书馆目录。Cristina Ioana Muntean通过聚类研究Hashtag的隐藏含义。他们集中分析了出现Hashtag的语料库，利用K-means映射化简大量的Hashtags以得到分布方式，意图检索出不同Hashtags与他们原文之间的联系[ ]。Geerajit Rattanaritnont认为调查信息传播模式和用户参与行为信息可以核实营销和宣传的有效率[ ]。他们通过计算cascade ratio and tweet ratio得到了四个主题下的三种扩散模式。
Xiaolong Wang等人研究了Hashtag的情绪分类[ ]，为了使Hashtags可以被分类，他们提出了新颖的图解模型和调查了三个近似集体算法的推理，并得出使用增强的分类设置可以提高性能，其中他们使用了字面意义作为Hashtag的半监督信息。
在Hashtag应用方面，Zongyang Ma等人提到了Hashtag在流行度的作用，指出可以使用包含Hashtag的推特，提取内容和上下文特点得到流行度预测[ ]。David Laniado and Peter Mika等人指出Hashtag在Twitter中为沟通交流以及建立社区创造了条件，Hashtag可以作为强的标识符，对语义网起到标志作用[ ]。Sackville觉得Twitter是改造政治的最新的一种社会网络工具，他重点分析了微博和加拿大政治的交叉点，Hashtag在政治中的主要功能是传播和报道，这种作用在09年的伊朗总统选举中得到了很好的体现[ ]。
可以看到，在国内关于Hashtag的研究还比较少。国外已经开始关注并研究Hashtag，但是，总体来说，文献数量还是比较少的。毕竟，Hashtag的使用时间比较短，对很多人来说是一个比较新的东西。中文与外文的Hashtag由于语言和文化上的差异，存在很多截然不同的东西，关于这些差异的比较，国内外暂时还没有人涉足。所以，对于中英文Hashtag的比较研究对丰富社会化标签内容，以及对日后深入研究Hashtag都具有重要意义。
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