本书以网络信息资源管理的重要工具--社会化标签系统为研究对象，在对国内外研究现状全面评述的基础上，从原始的标注信息入手，逐步融合社会化标注系统中蕴含的其它有用信息，研究并提出了：(1)基于共同共现群体相似度的标签谱聚类方法；(2)基于LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型的标签综合聚类方法；(3)融合内容与链接分析的标签聚类方法等；系统地解决了社会化标注系统中存在的稀疏、歧义、语义模等问题，完善了标签聚类的方法体系。研究成果不仅为标签聚类知识的获取提供了有效的手段，也为网络信息资源的重组与应用提供良好的基础。本书可供科研单位、互联网和大数据企业、高校及其他相关部门参考使用。
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