网络写作、阅读与标签的影响及学术项目软件的分布式本体方法

### 网络写作、阅读与标签的影响及学术项目软件的分布式本体方法 在当今数字化的时代，网络上的写作、阅读和标签使用行为蕴含着丰富的信息，同时学术项目的管理和规划也面临着诸多挑战。下面将分别探讨网络相关行为的研究以及学术项目软件的分布式本体方法。 #### 网络写作、阅读与标签研究 1. **实验概况** - 邀请了30人参与实验，最终12人注册并参与。其中4人注册了博客订阅源，9人注册了del.icio.us昵称，3人仅进行阅读。所有注册博客的用户也注册了del.ico.us账户。 - 实验期间，用户访问门户926次，点击贡献链接331次，在标签云中选择标签389次。共注册了1411条贡献，其中1303条是书签，108条是博客文章。 2. **标签使用情况** - 847个独立标签被分配到贡献内容上共3068次，平均每条贡献有2.2个标签。326个标签（占39.7%）与社区相关，这些标签在实验期间使用超过两次，相关标签被分配到贡献内容上2431次，占整体显式标签使用的79.2%。 - 参与者阅读的贡献内容分配了365个独立标签，通过标签云访问了133个唯一标签。参与者阅读的平均贡献有3.7个标签。232个标签被至少两名参与者分配到他们的贡献中，其中大部分（78%）在少于四名参与者之间共享。另外，有30个标签被单个参与者使用超过五次。实验结束时，team.sPace的标签云显示了262个标签，159个标签被阅读，97个标签被至少两名参与者通过标签云访问，43个标签在阅读和搜索时被不同参与者访问。 3. **概念集群** - 在team.sPace的相关标签中，识别出了几个概念集群，这些集群中的标签反映了语义相似性。例如，学习相关的标签集群包括“bildungstechnologie”、“e - learning”、“elearning”等。 4. **数据分析结果** - 贡献参与者在36.6%的情况下，在隐式兴趣表达中多次使用标签。对于与组相关的标签，55.5%分配给参与者贡献的标签也在隐式兴趣表达中使用。 - 参与者隐式兴趣表达中最常用的30个标签与共享标签云中最相关标签的平均重叠率为40.4%。非贡献参与者的隐式兴趣表达与社区兴趣的重叠程度低于贡献参与者。 - 贡献参与者对这些标签的平均隐式兴趣通过2.5次请求表达，兴趣范围平均为2个标签；非贡献参与者平均通过访问1.6个标签表达隐式兴趣，兴趣范围为1.2个标签。 - 参与者平均52.8%的标签仅用于隐式兴趣表达。将更活跃的参与者（隐式兴趣表达中使用至少100个标签）与不太活跃的参与者进行比较，更活跃的参与者对自己未使用的标签更感兴趣（56.8%），而不太活跃的参与者对自己使用的标签更关注（48.9%）。 下面是实验数据的简单表格展示： | 项目 | 详情 | | --- | --- | | 参与人数 | 12人（30人受邀） | | 访问门户次数 | 926次 | | 点击贡献链接次数 | 331次 | | 选择标签次数 | 389次 | | 贡献总数 | 1411条（1303书签 + 108博客文章） | | 独立标签分配次数 | 3068次 | | 相关标签数量 | 326个（39.