[wiki ]Folksonomy


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A folksonomy is a system of classification derived from the practice and method of collaboratively creating and managing tags to annotate and categorize content;[1][2] this practice is also known as collaborative tagging,[3] social classification, social indexing, and social tagging. Folksonomy, a term coined by Thomas Vander Wal, is a portmanteau of folk and taxonomy.

Folksonomies became popular on the Web around 2004[4] as part of social software applications such as social bookmarking and photograph annotation. Tagging, which is one of the defining characteristics of Web 2.0 services, allows users to collectively classify and find information. Some websites include tag clouds as a way to visualize tags in a folksonomy.[5] A good example of a social website that utilizes folksonomy is 43 Things.

An empirical analysis of the complex dynamics of tagging systems, published in 2007,[6] has shown that consensus around stable distributions and shared vocabularies does emerge, even in the absence of a central controlled vocabulary. For content to be searchable, it should be categorized and grouped. While this was believed to require commonly agreed on sets of content describing tags (much like keywords of a journal article), recent research has found that, in large folksonomies, common structures also emerge on the level of categorizations.[7] Accordingly, it is possible to devise mathematical models that allow for translating from personal tag vocabularies (personomies) to the vocabulary shared by most users.[8]

[edit] See also

[edit] References

  1. ^ Peters, Isabella (2009). “Folksonomies. Indexing and Retrieval in Web 2.0.”. Berlin: De Gruyter Saur.
  2. ^ Pink, Daniel H. (December 11, 2005). “Folksonomy”. New York Times. Retrieved 14 July 2009.
  3. ^ Lambiotte, R, and M Ausloos. 2005. Collaborative tagging as a tripartite network. http://arxiv.org/abs/cs.DS/0512090.
  4. ^ Vander Wal, Thomas. “Folksonomy Coinage and Definition”. Retrieved 2009-07-06.
  5. ^ Lamere, Paul (June 2008). “Social Tagging And Music Information Retrieval”. Journal of New Music Research 37 (2): 101–114. doi:10.1080/09298210802479284.
  6. ^ Harry Halpin, Valentin Robu, Hana Shepherd The Complex Dynamics of Collaborative Tagging, Proc. International Conference on World Wide Web, ACM Press, 2007.
  7. ^ V. Robu, H. Halpin, H. Shepherd Emergence of consensus and shared vocabularies in collaborative tagging systems, ACM Transactions on the Web (TWEB), Vol. 3(4), art. 14, 2009.
  8. ^ Robert Wetzker, Carsten Zimmermann, Christian Bauckhage, and Sahin Albayrak I tag, you tag: translating tags for advanced user models, Proc. International Conference on Web Search and Data Mining, ACM Press, 2010.

[repost ]2011年中国移动互联网关键数据解读


original:http://www.oschina.net/news/25662/2011-mobile-internet

今天网易应用中心联合网易科技频道联合发布了《2011网易移动互联网数据报告》,这份报告的数据来源涵盖超过5000万网易移动用户,超过100亿次用户启动数量及大量用户采样调查数据。

其中包含系统、应用、用户的众多指标性数据,对于互联网从业者、开发者、创业者都有较大的参考价值。RTdot以该报告为基准,给大家挑选了一些关键数据供大家参考。

苹果iOS设备关键数据

iOS设备分布情况

通过上图我们发现,iPhone与iPad两款产品占据了最大的iOS设备市场,其中iPhone拥有高达61.2%的高占有率,而iPad也占据了超过 3成的市场份额。而iPod Touch则以仅7.2%的比例位居末席,之前曾传出苹果将不会发布iPod Touch后续产品,看来也并非完全空穴来风。

iOS版本分布情况

很多业内人士诟病苹果iOS封闭的生态体系,不过这也带来对了统一性更高的优势。在2011年苹果产品中iOS 5.0以上版本就占到40%(包含5.0与5.0.1),而4.3以上版本的普及率也达到了41%,两个较新版本一共占据超过80%的设备数量。

Android设备关键数据

Android终端价格分布

由于Android生态系统有更多厂商的加入,所以有更多的差异化数据可以查看。我们可以看到消费者购买Android设备主要集中在2000元 -3000元这个价格区间,而3000元-4000元的高端机型与1000元-2000元的入门机型则各获得了20%以上的市场占有率。

在1000元-4000元这三个价格区间总共占据了市场上91%的Android终端数量,尽管运营商高呼千元以下终端的口号,但实际产品仍然难以让人满意。

Android终端品牌分布

在消费者Android终端的品牌选择上,HTC仍然延续了之前的强势占据了32%的最大市场,但三星、摩托罗拉均以近20%的市场占有率紧追其后。特别 值得注意的是OPPO与酷派两家国内手机厂商都取得了不错的市场表现,魅族获得了4%的市场占有率,而被热炒小米手机受限于产能以及实际出货量影响,只占 到1%的市场份额。

Android设备分辨率分布

在Android设备的分辨率分布数据上,我们可以看出480×800以上分辨率设备占比已经达到77%,大屏幕高分辨率设备占据了绝对优势。智能手机除了带来丰富多彩的应用,也带动了包括显示屏、处理器在内的设备配置更新,给用户带来更好的移动体验。

Android系统版本分布

Android 2.3版本的市场占比约为56.79%,这一版本已经成为了Android设备的主流配备。Android 2.2的市场占比约为43.22%,值得注意的是该报告未纳入更低版本以及Android4.0设备的数据。

用户与应用关键数据

移动设备地区分布

从iOS与Android设备的地区分布数据,我们可以发现广东、北京、上海三地这样的传统互联网重镇,也同样是移动互联网用户最活跃的地区,此外江苏、浙江、山东、四川等地的表现也不错。

移动设备应用数据分析

从数据上我们可以看出,iOS无论在应用总数、人均应用安装数、每周应用下载数都微幅领先于Android,不过双方的差距并已经变得越来越小。

付费应用比例

iOS与Android应用已经体现出了完全不同的收入模式,AppStore仍然是以付费应用收入为主,而大量Android应用由于过于开放控制不变,开始全面转向广告或应用内付费。