池雪花，张颖怡，高 星，卢 超，章成志

不同学科领域的用户标签标注行为差异研究
——以新浪微博用户的标签为例*

池雪花，张颖怡，高 星，卢 超，章成志

文章以新浪微博中用户标签作为研究对象，从微博中收集用户基本信息与用户标签信息，依据用户标签分类体系对用户标签进行人工分类；然后分析标签类型、标签类型分布熵、用户平均标签个数、用户平均标签长度等标签标注行为指标在不同学科领域中的差异，以及从高频和不同标签个数分组两个角度分析上述行为指标在不同学科领域的差异。研究表明，标签类型、平均标签个数在不同学科领域中有显著性差异；不同学科领域高频标签中，标签类型存在较大差异；在不同标签个数分组下，用户标签类型在不同学科领域下无明显差异，用户的平均标签长度随着个数的增多呈递减趋势。

用户标签 标签分类 标注行为 用户信息行为

0 引言

随着互联网发展，越来越多的Web2.0网站采用标签标注功能，用户针对网络资源进行标注，从而产生大量的标签。一些社交网站允许用户在维护个人文档时，用关键词标注自己的兴趣或爱好，这种类型的关键词通常称为用户标签(UserTag)，图1为新浪微博博主孙茂松的用户标签(http：//weibo.com/p/1005051970879995/ info？mod=pedit_more)。

图1 孙茂松的用户标签

规范的用户标签可以对社交网站上的用户进行有效分类，并为用户兴趣建模、好友推荐、专家检索等应用提供依据。然而目前微博用户标签存在标注随意、标签无序化、标签间缺乏语义关系等问题，这限制了用户标签的实际应用效果。……