1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
立论依据（包括项目的研究意义、现状分析，并附主要参考文献及出处） ：folksonomy是一种由用户协同编制、用自然语言组织成标签、对共享系统资源进行标引的社会型网络。
允许民众在没有专业培训的条件下使用非受控语言对数字资源进行标引。
在web2.0环境下，随着用户对互联网的信息组织的需求不断增加，folksonomy也将被广泛地运用于互联网的各个领域。
2. 研究的基本内容和问题
项目研究的目标：1、研究找到解决避免folksonomy在应用中缺陷的措施;2、推进folksonomy在学术领域的广泛应用;3、发表论文1-2篇. 研究内容： 1、分析国内folksonomy应用中可能存在的问题;2、在不破坏folksonomy的自由、用户参与性强等特性的同时采取措施使其规范化;3、研究分析如何优化folksonomy，使其在国内图书馆中得到充分的应用. 关键问题： Folksonomy走自由、不受控制、非专业的路线，导致标准、规范缺乏，这将引发共享、查找以及浏览上的问题，如何在保留其原本特性的基础上将其规范化标准化是此研究的难点。
3. 研究的方法与方案
研究方法：1用调查统计和比较研究等方法对国内外folksonomy进行实例调研;2结合知识组织技术、机器学习和自然语言处理技术等对大众分类法进行技术改造;3将理论研究和技术改造融合应用于大众分类法管理的构建.可行性分析：folksonomy在web2.0环境下应运而生，是迈向人机交互的时代标志。
用户不再只是单方面的接受信息，并能在没有任何专业培训的背景下主动的去编写、标注信息资源，这是互联网时代的一大突破，这一突破并将更高效的实现信息的传递。
但是在这种便利的背后，随之而来的是种种不足，比如标签的标引词的模糊性，同义词的激增，缺乏单复数的控制，语法和拼写的差异缺乏指引。
4. 研究创新点
本项目的创新之处 ：1 结合情报学和机器学习技术，系统地研究了基于社会标签的大众分类法优化改造的关键技术；2 提出并设计一个基于标签的大众分类法的有效管理系统； 3 为图书馆与大众分类的有机结合寻找契合点。
5. 研究计划与进展
项目研究计划及预期进展 ：2014.2：考查相关文献，研究内容细化。
查找国内外大众分类法的可能存在的问题和不足2014.22014.3：分析造成差异的原因，用已有的情报学知识及机器学习技术去优化改进2014.32014.4：实验优化方案的可行性和实用性2014.5：分析整理数据，撰写科学论文，完成项目结题
