大众分类在政府门户网站中的应用

论文摘要

政府门户网站是电子政务的重要组成部分,也是政府面向公众提供管理和服务的窗口。个性化、服务型的政府网站已经是众望所归,政府网站的信息组织方式及分类体系已成为当今政务研究的热点问题。大众分类是在web2.0时代出现的一种新的资源组织方式,它有助于形成网络资源及用户社群,能够降低资源分类的成本,且大众分类本身带有一种热门性、语义性,将其应用到政府网站的信息组织中将为政府网站带来新的启示。因此,本文主要研究基于大众分类的政府门户网站信息组织体系。本文首先介绍了大众分类以及政府网站的相关概念,并通过分析国内外政府网站现有的信息分类模式来研究传统的分类模式中存在的问题。基于这些内容,本文首先提出了基于大众分类的政府门户网站主题-大众分类系统,建立了一种适合政府网站的个性化分类体系。在此基础上,针对政府网站内容无层次的特点,提出了热门追踪体系,通过这种方式可以将用户感兴趣的话题以热门程度的不同,分级显示在政府网站页面上。最后针对主题-大众分类系统中的标签聚类问题,引入了著名的K-means聚类算法,并对该算法进行了改进,提出了基于K-means算法的标签聚类算法,改进后的算法去除了标签的尾部噪音,增加了类目标签的语义性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文主要工作内容
• 第二章 大众分类及政府网站相关知识
• 2.1 大众分类的相关理论
• 2.1.1 大众分类的概念及特点
• 2.1.2 大众分类的缺陷
• 2.1.3 大众分类与Tag
• 2.1.4 大众分类与传统分类的不同
• 2.2 聚类算法简介
• 2.3 政府门户网站
• 2.4 本章小结
• 第三章 政府网站信息资源分类现状分析
• 3.1 网络信息资源分类现状分析
• 3.2 政府网站资源分类现状分析
• 3.2.1 我国政府网站资源分类现状分析
• 3.2.2 美国政府网站资源分类现状分析
• 3.3 政府网站资源分类方法的缺陷分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于大众分类的政府网站分类系统构建
• 4.1 基于大众分类的政府网站分类体系构建
• 4.1.1 政府网站主题-大众分类系统整体框架
• 4.1.2 政府网站主题-大众分类系统模块分析
• 4.1.3 政府网站主题-大众分类系统流程描述
• 4.2 基于标签的热门追踪
• 4.2.1 政府网站结构模型分析
• 4.2.2 政府网站热门追踪功能
• 4.3 本章小结
• 第五章 基于K-MEANS 算法的标签聚类研究
• 5.1 政府网站标签聚类的意义
• 5.1.1 政府网站标签的特点分析
• 5.1.2 政府网站标签聚类的必要性
• 5.2 聚类算法的优劣性比较
• 5.3 标签聚类的基本思想
• 5.3.1 标签聚类的基本思想
• 5.3.2 标签聚类的算法改进方法
• 5.4 基于 K-means 算法的标签聚类过程
• 5.5 主题-标签聚类结果分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 下一步的研究工作
• 致谢
• 参考文献
• 读研期间研究成果