computer-science - 计算机科学分类法

Question

我正在开发用户收集标签的 Web 应用程序。我需要根据用户标签的相似性为用户创建一个建议列表。
例如，当用户登录系统时，系统获取他的标签并在用户的数据库中搜索这些标签并显示具有相似标签的用户。例如如果 用户 1 有以下标签 [ Linux、Apache、MySQL、PHP ] 和 用户 2 有 [ Windows、IIS、PHP、MySQL ] 它说 用户 2 匹配 用户 1 权重为 50%，因为他有 2 个相似的标签( PHP 和 MySQL )。
但是想象一下的情况用户 1 有 [ ASP、IIS、MS 访问 ] 和 用户 2 有 [ PHP、Apache、MySQL ]。在这种情况下，我的系统不建议 用户 2 作为“ friend ”到用户 1 或相反亦然。但是我们知道这两个用户在工作领域有相似之处，都从事 Web 技术(或 Web 编程等)。
所以，这就是为什么我需要某种计算机科学分类法(现在，但可能我还需要其他领域的分类法，如医学、物理学、数学等)，其中对这些概念进行分类，以便当我搜索的相似性ASP 和 PHP 例如，它可以说它们具有相似性并且属于一个组(或类别)。
我希望我清楚地描述了我的问题，但如果有错误的解释会很高兴您的更正。
谢谢

Answer 1

我认为您实际上不需要分类法。有了足够的数据，你应该可以做 cluster analysis在字段上并推断标签之间的关系。见 this paper on automated tag clustering一些细节。如果您认为基于标签的标签聚类和分析不能达到您想要的效果，请查看 Flickr。

或者，如果您确实认为需要分类，请考虑使用 SKOS。如果您可以将标签映射到 SKOS，那么您就可以对它们进行此类分析。您可能会发现特别有用的两个 SKOS 数据来源是 Library of Congress Subject Headings和 DbPedia .如果您对使用 SKOS 有更多疑问，请尝试 SemanticOverflow .