基于SCT的TAGU社交网站的设计,该文是关于社交网站在职毕业论文范文跟TAGU社交网站和设计和社交有关论文范文素材.
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【摘 要】 本文提出了一个以动态标签为核心的新型社交网站TAG U, 文章主要介绍了设计的主要思想、网站特征及使用的社会认知理论,并详细叙述了实现标签设计实现方法、语义网在搜索标签中的应用、行为分析方法的使用, 以及TAG U 中用户与平台交互活动的实现.
【关键字】 标签 社会认知理论 语义网
一、网站设计的主要思想
TAG U 社交网站设计的基本思想是基于TAG 这个词,TAG 的主要意思是标签,它可以表示商品的主要属性,还有一个含义是连接.当命名为TAG U 时,便使用了这个词的两个含义,即使用TAG（标签）来TAG（连接）到用户.
网站的核心思想即标签,如果从生成方法的角度对标签进行分类,则存在两种标签,即系统标签和用户标签.系统标签是在新用户注册、创建组或组活动时自动生成的,并且随着对用户行为的分析结果而更改.用户在评价其他用户,组或组活动的描述时将生成用户标签.如果按照指向对象的角度划分标签,将分为用户标签,组标签,活动标签.
二、网站主要特征
TAG U 使用标签来标记网站中的用户,标签根据用户行为不断变化,使得系统拥有了自适应的特征.小组是由用户生成的,通过标签维护团体成员资格.TAG U 不仅关注在线交互,还关注离线活动,新活动和行为产生的标签都会影响现有标签,保证其始终反映当前情况以及个人和群体的发展.
三、基本理念和主要理论
网站的基本思想是使用标签来描述社交网络中的社交行为者,并使用标签的不断变化来描述社交网络中的社交行为.在设计中使用的社会心理学的主要理论是社会认知理论（SCT）.该理论表明,人们会不断受到周围社会环境的影响并影响周围的社会环境.因此帮助社会行为者通过有效和精确的方法找到合适的小组是至关重要的.
根据这样的考虑,系统使用单个标签和组标签来满足个人和群体之间的优化匹配.具体地说,网站会要求用户注册时完成一个角色测试的问卷,以便给出初始自我认知的系统标签.另一方面,当建立兴趣组时,组标签被初始化.创建者有权决定该组的初始标签.组标签与个体标签略有不同,因为组标签具有层次结构且组标签的第一级通常用于描述组的某些属性,比如其位置或兴趣.
从社会心理学中知道,人们的自我认知与真实形象之间始终存在显着差异,这意味着有时自我认识不足以帮助个体对自己做出准确的评价.根据这样的考虑,系统允许用户通过标签来描述其他群体成员和朋友.用户还可以选择一个系统标签来实现他们的评论,用户可以通过他人评论中获得的初始标签和标签的对比来纠正自我认知.SCT 表明个体会受到社会环境的影响,因此系统会持续观察用户行为,并定期更改他们的系统标签.更重要的是,SCT 还表明,个人不仅会受到社会环境的影响,还会影响社会环境.因此,系统将根据组成员的变化来更改组的系统标签.
四、网站相关技术
TAG U 是一个娱乐交流平台,它允许用户参与不同的活动和群体. 因此,在本部分中,将给出网站主要功能和活动的实现方法.
该平台是基于传统的BBS,在这一部分中,将重点关注平台中的特色功能和活动.主要分为以下四个方面：制作标签的方法,行为分析,基于语义网的搜索功能,用户与平台之间的交互活动.
4.1 生成标签的方法
（1）用户标签
当用户首次登录网站时,系统通过用户的行为分析制作一些标签,该用户的朋友或者同一活动参与者,可以为该用户定义一个标签.
（2）组标签
系统将计算所有成员标签的总数,然后选择一些顶级标签作为组标签.每个活动也会生成一些标签,系统也将计算顶部标签作为该组的标签.
（3）活动标签
用户可以为其他同一活动参与者制作标签.这些在活动过程中生成的标签可能会成为活动本身的标签.
4.2 行为分析
系统希望通过行为分析自动描述用户的表现.在TAG U中,平台尝试获取用户行为历史记录的细节并将其转化为标签.在这个过程中最重要的是如何让行为数据成为可理解的形式,这涉及两个方面：数据资源和分析算法.
（1）数据资源
分析基于两种数据.第一是可见的,即可以从平台中看到,例如文章或评论.这种数据有两种形式：文本和图片.其他类型的数据对于普通用户是不可见的,但可以通过后台收集,如活动时间和朋友关系,系统会将所有这些数据都转换成为一种可分析的矩阵.
（2）分析算法
该算法首先是将标签收集到数据库中,然后给每个标签一个特定的描述,之后让计算机收集行为数据并验证描述.如果用户的行为数据匹配到一个描述,那么他会得到该标签.这种算法的优点是标签是由人为定义的,因此可以修改描述以使其更加准确.然而,因为逐个定义标签需要大量的时间,数据库将会持续增长.
4.3 基于语义网的搜索功能
TAG U 可以通过一个特殊的搜索功能来帮助用户准确地找到感兴趣的信息,这个功能基于语义网络的原理.语义网技术使人们能够在Web 上创建数据存储,构建词汇表,并编写处理数据的规则.Web 资源不仅可供人阅读,还可供机器理解和自动处理.
在TAG U 中,如果用户会给出如下描述：我想要一个在香港有活动的篮球队,大多数队员的年龄范围是20-30.我也希望小组成员非常外向,并且已经达到了很高的水平.通过使用语义网,系统将这个句子翻译成OWL 形式（Web本体语言）：
由于语义网络可以专注于一个网站,该网站可以建立角色,个性,团队,活动,地点,特征等标签.
4.4 用户和平台之间的交互活动
社交网络分析是对用户互动模式的研究.它侧重于社会角色和成员之间的关系.社区中的每个参与者都被称为角色,并被描绘为一个节点.行动者之间的价值关系被描述为相应节点之间的连接或连接,无论是有向还是无向.
同时,在TAG U 中,系统将自动计算角色中心性和小组中心性的参数来查找活跃的用户和组.
五、结论
TAG U 社交网站使用了一些社交网络的相关理论,如社会环境如何影响个人和语义网原理.希望它能帮助人们获得更好的自我认知并为他们带来良好的社交体验.
基于以上对TAG U 的阐述,希望在以下领域改进TAGU 设计.目前的标签系统需要更加灵活和准确,以便系统可以提供分层标签,多字标签,智能标签等功能.通过与语义网络中的一些技术相结合,可以期望提取标签的更有意义的语义结构.另外,标签中的稀疏性,规范化和模糊性仍然是未解决的问题.另外,个性化的标签推荐机制可以产生更好的用户体验,也可以更好地理解用户的偏好.
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