信息组织：第十一章 分类系统.ppt

《信息组织：第十一章 分类系统》 分类系统是信息组织的重要组成部分，它通过将信息按照特定的规则和标准进行归类，帮助用户高效地查找和管理信息。本章主要探讨了分类理论、书目分类法以及网络资源分类，并涉及了分类法的设计问题和人工神经网络在自动分类中的应用。 一、分类理论 分类理论是建立分类体系的基础。古典分类理论主张事物应按其属性归类，类内事物共享共同属性，而类外事物则与之不同。然而，随着理论的发展，维特根斯坦和奥斯汀提出，有些类目的界限并不清晰，例如游戏类别，难以找到一个共同的属性来定义。此外，原型理论强调了人的认知因素在分类中的作用，同一个类目中的事物可能因人的认知差异而有不同的共性标准。 二、书目分类法 书目分类法主要用于图书馆和信息中心的信息组织。等级列举式分类法，如杜威十进制分类法（DDC），按照从一般到特殊的原则列举类目，类号逐级分配，便于检索范围的调整。分面分类法，以阮冈纳赞的 Colon 分类法（CC）为代表，通过多个特征分面进行分类，允许灵活的拆分和组合。等级和分面并举式的分类法，如UDC，结合了两种方法的优点，提供了更丰富的分类可能性。 三、分类法设计 设计分类法时，需要平衡多种因素，例如类目的粗分与细分，知识分类与馆藏分类的权衡，类号的一致性和知识的同步性，以及固定排列法和相对排列法的选择。此外，还需考虑闭架与开架、排架与聚类、连续出版物的分类和排序方式，以及分散分类与集中分类的策略。 四、网络资源分类 网络资源分类受到资源特点、检索需求和分类原则的影响，类目的设置、关联和显示方式也需适应网络环境的特性。网络环境中的分类更加注重用户的交互体验和信息的实时性。 五、人工神经网络 在自动分类中，人工神经网络（ANN）是一种有效的方法。自组织映射（SOM）是一种无监督学习算法，能自动发现数据的内在结构，从而实现对网络资源的智能分类，提高分类的准确性和效率。 总结来说，信息组织中的分类系统是一项复杂且细致的工作，它融合了理论与实践，既要考虑到信息的本质属性，又要满足用户的需求和使用环境。随着技术的发展，如人工神经网络的应用，分类系统的智能化程度不断提高，为信息检索和管理提供了更为便捷和精确的手段。