刚接触这方面的东西 几个疑问 1、怎么定义标签这个词， 感觉标签和分类是不是以 频次为界限，（另外好像分类是一对一，而标签是一对多） 2、什么情况下应该使用标签，应该提取什么信息 3、怎样让标签推荐的内容更精确 （人为干预和算法设计结合？）
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刚接触这方面的东西 几个疑问 1、怎么定义标签这个词， 感觉标签和分类是不是以 频次为界限，（另外好像分类是一对一，而标签是一对多） 2、什么情况下应该使用标签，应该提取什么信息 3、怎样让标签推荐的内容更精确 （人为干预和算法设计结合？）
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标签系统，在企业中已不是什么“高大上”的说辞。然而让用户标签价值真正落地企业不多，就像“青少年谈性”，有一段话形容得再贴切不过：“everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyonethinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it。”（每个人都在说，不知道谁做了，每个人认为另外人在做，所以每个人都声称自己在做……）
在一家企业中，各职能角色更多的关心“能不能使用标签”，而很少关心“该由谁做标签的建设者”。事实上，绝大多数企业标签的建设最终是由企业的一个支撑部门来完成，比如是技术部门或者是数据部门。
重点来了，如何三步搭建标签系统：
第一步是“需求收集”
构建企业的标签系统，支撑部门会把“全公司的所有的需求”都扛在了肩上，因此第一步是收集全公司的需求。市场、运营、产品和技术等对标签诉求差异很大。
比如，市场同学关注用户的整体画像，更看中“结果”，如他们希望了解“渠道属性”，知道哪些渠道投放后用户转化效果会更好；运营同学则希望了解更为精准的数据，据此来构建用户分群，实现用户的个性化推荐，如给“消费超过 1000 元的用户”推荐某个活动；产品同学则关注千人千面的个性化页面展示；技术同学追求调取数据的便捷性，希望各职能线将所有数据放在一个平台上，形成统一的用户信息管理平台，而不是每次开发一个新需求，都要去不同的业务系统调取数据……
当然，这只是企业内部需求多样性的缩影。事实上，因为在企业中标签需求方众多，即便同样是产品同学，对标签的理解和需求也是千差万别的。
第二步是“抽象”
面对收集到的“琳琅满目”的需求，“抽象”是让标签体系满足多业务线需求的必需步骤，需要抽象成一个标签框架，这是一个极大的挑战，因此大部分企业的标签系统的初始框架是一个很庞大的系统。在初始框架中，通常会包括：人口统计学信息、用户个人档案、业务数据沉淀、业务方标记信息、策略类计算标记等。
这里我重点解释下“策略类计算标记”。我们给用户打标签，很多时候不是依赖用户的填写的信息或者采集到的基础维度的信息，而是会包含策略计算的标签，比如我们给“启动 APP 但七天未注册”的用户打上“高流失风险”的标签，这就是定义的一个策略标签。
第三步是在标签框架中“填充数据”
数据的来源通常包括：用户填写、行为数据、业务端数据、策略规则、外部补充等。其中“行为数据”这一来源中，用户分群是常用的数据分析模型，比如筛出“半年内看过宫斗剧五部以上”的用户群体，并给该群体打上“宫斗迷”的标签；“外部补充”不单是购买数据库这种补充数据的方式，对大企业、大集团来讲，多业务线经常会涉及到数据的不断交流和互相补充。
就酱，欢迎关注我并交流~
标签是事物抽象出来的定义，方便用户标记和机器识别。
例如，iPhone 6S=苹果手机＋2015款＋6s＋按压交互＋iOS9+ 贵＋肾＋….，这些关键词，告诉了机器，什么是iPhone 6S
分类，是根据已有且选定的梳理逻辑，将事物归类，单调而固定的，万物列席，皆有归属，一个事物一个坑；
而标签，无限制，两个不同的事物，可以用同一个标签，标签的世界，自由而富有突变。
标签，可以是某些事物的属性，用途，方法等等等，任何你想描述改事物的关键词，都是标签。
打标签的目的：
更便捷定义事物，是检索，智能推荐，数据分析的基础，
例如你这条回答，你设定了“产品设计”，“推荐”，“标签”，是告诉知乎的服务器，你这条问题的要点是什么，关联了什么，可以辅助知乎分析和分解你的问题，更方便知乎提供给你可邀请的对象，其他用户如果关注了这些标签，在这些用户的时间流中，会看到该问题；
————你的问题，被系统分解和识别了
什么状况下，使用标签：< 简单说一下>
1，你有很多内容，且系统不好理解，图片，视频，音频等；
2，你想要在分类的基础上，更好的让内容更好的流动< 你的问题，因为你的标签设置，能辅助知乎的系统，为你做推荐>；
3，服务设计的事物较多，而用户伴随着模糊需求。例如钢材交易的市场的找钢网，标签数据很少，而女装的app下的衣物，却又很多标签——精准对模糊；
————我是总结的分解线————
1，世界由事物组成，事物可根据选择的分类逻辑，来分门别类——标签可以定义一个分类或事物；
2，分类和标签，都是辅助系统理解一项事物；
3，标签，是搜索，智能推荐等的基础；
4，标签是一个事物的属性，用途，方法等；
5，标签，主要适用于事物较多，系统不易理解，且存在模糊查询和推荐算法的产品中；
推荐阅读http://book.douban.com/subject/3169342/
1、什么是标签?
标签是一种信息组织的工具，人们用它来追溯、分享和寻找信息。
我们一般会说“标签系统”或“标记系统”。
它包含了三个内容
虽然用户可能会有各种动机，但有一点可以确定，他不是因为标记好玩，他们试图完成一个目标。比如追溯，分享，寻找信息。
例如：你上传了一张图片在flickr上，并为它添加了一些标签”小女孩”“茶餐厅”“深圳”等…
那么，你现在完成了3件事。
1、你创建了一种方法来根据自己的语言描述自己的图片（“茶餐厅”，“小女孩”）；
2、你建立了多个找到它的途径，将该图与其它图片（“茶餐厅”，“小女孩”）联系起来。
3、你的标签成了群体标签池的一部分。标签将个人和群体的知识联系在一起;大家的标签合在一起构成了对该图片的一种群体共同认识。如果你使用了已经存在的通用标签，那么你也加强了已经存在的这种联系。
对应了以下三个角度
1、你做了个人信息管理
2、你和他人分享和协作
3、多人的分享和协作组成了种社会化的信息架构。
2、设计标签系统需要考虑的事情
通常在设计标签/标记系统时，会围绕以下4个点讨论：
人们做标记是为了自己使用，还是为了将信息分享给一个群组
标签应该是完全唯一和个性化的，还是应该标准化，以便用于浏览和搜索
系统应给用户彻底的自由还是应该影响和控制用户的标签
做标记的人是否合格？业余人士和专家是否应该区对待？如何调和大众标签表达的流行观点与专家意见不一致的地方
如对标签要作深入学习，建议看一下Gene Smith《标签 标记系统设计实践》这本书.
概念交叉
标签一般是用户可输入的，如果网站上原来不存在，用户可以随意添加。而分类是网站预设好的，用户改不了。在统计的使用上，标签和分类没区别。
想推荐的更准就匹配的更多一些，能匹配到三个相同标签的两篇文章，肯定比只能匹配到一个的要更精准一些。