最近看了《web信息架构》后感觉标签确实重要，但里面提到的标签方法还比较窄，后来网上看到去年豆瓣的标签ppt，感觉比较系统，遂整理了一份思维导图出来。另外附ppt下载地址曾俊瑀-阿里技术沙龙
感觉标签难的是自然语言的处理，最大作用是“推荐”。最近拿到百度商情1.3亿条词，也做了几个聚类的实验——其实就是word2vec，接下来要运用到实际的应用中了，想在UC社区实验下，难度很大，毕竟社区的内容比较“散”，不过正是因为比较散用word2vec可以对症下药，先拿内容处理下，看看出来的tag的结果是否准确。
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