校園社交平臺中標簽系統的研究

虞得賢　李強　王錦濤

摘要：標簽系統作為信息過濾的重要工具，已經廣泛運用于生活中。文章提出了一種運用于校園社交平臺的標簽系統，用來描述自身的興趣，并基于標簽系統進行信息流推薦，為大學生在校園內形成依托于自身興趣的社交囤，尋找志同道合的朋友提供了可能。

關鍵詞：標簽系統；推薦算法；校園社交平臺

隨著Web2.0技術的興起與發展，互聯網從信息傳播的媒介逐漸轉變為信息資源共享和社會交流的平臺，社交網絡的發展和壯大給人們的生活帶來了巨大的影響。然而，網絡的普及和發展也帶來了數據量的飛速增長，社交平臺中經常出現與自身興趣無關的內容。因此，如何從海量信息中準確地找到感興趣的內容顯得尤為突出。

另一方面，大學生進入大學校園之后，渴望能夠拓展新的社交網絡，能夠尋找志同道合的朋友，發掘自己的興趣所在。大學生社交圈通常比較局限，主要是通過班級、學生組織和社團等強關系，很難接觸到校園內其他可能感興趣的人、事、物。使用傳統校園社交平臺的時候，由于用戶之間缺乏直觀認識，難以直接與自己有相同興趣的人建立社交聯系，從而使得社交復雜化和表層化。

文章提出了一種運用于校園社交平臺的標簽系統，實現了高效的校園需求信息連接匹配，為大學生們快速準確地檢索到所需信息提供了一種新的可能，使社交平臺滿足大學生基于興趣的個性化社交需求。標簽系統可以動態地捕捉用戶的興趣，并且通過標簽，既反映用戶興趣取向，又反映了資源本身的特征屬性，使得標簽成為連接用戶與用戶，用戶與資源的橋梁，使個性化推薦更加準確、快捷。用戶通過標簽系統獲得真正感興趣的內容，有效地節約了時間成本，滿足了用戶尋找共同興趣的人、事、物的需求。

1 相關研究

標簽是一個有意義的片段，具有信息量，是用來描述信息的關鍵詞，可以被用戶理解和使用。社會化標簽系統中，標簽是利用普通用戶提供的關鍵詞進行信息組織的一種新興方法。標簽系統已經廣泛地應用于人們的生活中，很多網站憑借它取得了巨大的成功。標簽系統主要運用于管理個人信息、社會化書簽標注、數字媒體的整合分享和提升電子商務體驗等方面。其中，標簽系統在數字媒體和電子商務的運用尤為突出。

在數字媒體整合分享方面，標簽系統用于對數字媒體的標記和收集。這些數字媒體包括照片、視頻或者任何其他可以數字化展示的東西。熱門視頻分享網站YouTube是最早使用標簽的網站之一，用戶可以為自己上傳的視頻添加標簽，使視頻的內容更加直觀，便于用戶對視頻的整理與分享。

在提升電子商務用戶體驗方面，標簽系統用于電商的導購。以淘寶為例，淘寶的商品導航通過標簽系統將其商品分隔成層級化的類別；熱門的商品以標簽的形式出現在商品搜索下方，方便了用戶對商品的查找；淘寶賣家為其商品添加標簽化的標題以提高買家的關注度和商品被搜索的概率；商品的評論以標簽化展示，方便買家快速了解商品的特性，從而提高用戶的購物體驗。

綜上所述，標簽系統在各大網站都有著廣泛應用，文章所研究的標簽系統允許用戶自行對信息或資源加上標簽，給人們對信息過濾帶來了極大的幫助，另外，用戶也可以通過標簽系統為自身添加標簽，用以描述自身的興趣，使基于標簽系統的社交平臺的信息流展示更加個性化，推薦更加精準。

2 標簽系統建立

文章通過搜狗輸入法詞庫、維基百科等資源，借鑒門戶網站的分類導航，整理了大學生校園中可能感興趣的各個方面，建立了一套分類標簽體系，如圖1所示。標簽體系分為4級，分別稱為版塊、領域、主題和話題，包括校園生活，興趣愛好，知識技能三大版塊。在三大板塊下，又包含情感、學習、工作等19個領域，友情、科研、求職等180個主題和知己、專利、校園宣講會等5000多個話題。基于此標簽體系，構建了標簽系統。

為了使標簽系統涵蓋的話題更加全面，提升用戶使用標簽系統的體驗感，文章提出的標簽系統還支持用戶自定義標簽。如果用戶在標簽系統中沒有找到感興趣的標簽，用戶可以自己定義標簽。只要自定義標簽通過了管理員的審核，就能加入到標簽體系中，增加了系統的科學性。

3 校園社交平臺中標簽系統的用途

大學生群體的興趣需求存在豐富的多樣性，他們不滿足于單一地依靠人與人聯系的“強關系”社交所帶來的社交連接，更希望能夠在大學校園內形成依托于自身興趣的“弱關系”社交連接。標簽系統的運用使得校園社交平臺能夠精準匹配不同大學生的興趣需求。

用戶通過標簽系統可以為自身添加標簽，用戶的個性化標簽是對自身興趣的一種描述方式，使其他用戶對自身的認識更加直觀，增強用戶的個性化特征，從而更好地為用戶提供個性化服務。用戶可以自主地給自己添加標簽來表明自己的興趣愛好，也可以為發的帖子來添加標簽，便于與他人分享。標簽系統使得對用戶興趣的挖掘更加便利。基于標簽系統為用戶推送與自己興趣愛好相似的用戶和自己感興趣的帖子、活動，不僅有利于在平臺中快速找到志同道合的好友，還為用戶從海量信息中找出自己真正感興趣的內容，提升了推送內容的準確性。

4 基于標簽系統的推薦算法

結合常用的推薦算法，文章提出了兩種基于標簽系統的推薦算法用于校園社交平臺中：一種把標簽系統與基于內容的推薦算法相結合，使得校園社交平臺能為用戶提供個性化信息流；另一種則結合協同過濾推薦算法，為用戶尋找可能感興趣的人，發現身邊熱門的事情。

基于內容的推薦算法是信息過濾技術的延續與發展，它不需要了解用戶對項目的評價，是根據項目的內容屬性的相似性作出推薦的。結合標簽系統，不僅根據用戶添加的標簽為用戶推薦含有此標簽的帖子、活動，還為用戶推薦含有與此標簽相似度高的標簽的帖子、活動。根據標簽系統，處于同一層級且父級相同的標簽認為與此標簽相似度最高，含有這類標簽的帖子、活動的內容與已知用戶感興趣內容的相似度也最高，最可能符合用戶的興趣。從而在過濾無用信息的同時，發掘用戶潛在的興趣，使得信息流的推薦更具新鮮感。

協同過濾推薦算法是推薦系統中被認為是最有前途的個性化推薦技術之一。根據不同用戶對項目的評分數據來預測用戶的相似性，通過相似用戶的偏好信息產生對目標用戶的推薦。它的依據是任何人都不是孤立的，都有自己的社交圈，都應該處在某個興趣相同的群體之中，如果用戶具有共同的興趣，那么這些用戶對不同項目的評分應該比較相似，其他用戶感興趣的當前用戶很有可能也感興趣。基于協同過濾的推薦算法考慮用戶的行為來進行相應推薦的，充分運用了集體智慧，考慮了用戶的歷史習慣，使推薦的個性化程度更加高。把協同過濾推薦算法與標簽系統相結合，大大簡化了對用戶興趣模型的建模。通過標簽系統，可以獲知不同用戶的偏好信息。不同用戶間具有的共同標簽即共同的興趣點，從而可以有效地分析出用戶間的相似性，社交平臺為用戶推薦感興趣的人也更加精確。與用戶具有共同標簽的用戶群體中的熱門話題更能符合用戶的興趣，使得熱門話題的推薦更具人性化。

5 結語

文章根據標簽的特性，建立了一套運用于校園社交平臺的標簽系統。通過標簽系統，挖掘用戶興趣并對信息進行過濾。另外，運用推薦算法結合標簽系統，文章提出了兩種基于標簽系統的推薦算法，使得校園社交平臺更能滿足用戶基于興趣的個性化社交的需求。