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。