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国内外对用户体验的研究综述国外有关用户体验的研究综述用户体验对信息服务的作用已引起国内外相关组织的关注，2005年12月在旧金山召开了2005年用户体验设计大会，就用户体验中的原则，实践，研究和案例进行讨论和交流；2006年10月在西雅图召开的用户体验会议就“信息构建与用户体验”“用户测试”“用户体验团队的管理”和“多用户服务设计”等议题进行了深入探讨。
国外在理论研究方面也进行了大量的探索，包括：用户体验的定义，内容，特征，模型及评价等。
1)用户体验定义当前，学术界主要从三个层面定义：第一层的体验指持续不断的信息流向人的大脑，用户通过自我感知确认体验的发生。
第二层指有特别之处且令人满意的事情。
这种体验与物质体验无关，是体验过程的完成。
且在某种程度上，能够改变用户和环境，对用户行为产生一定的影响。
第三层是把用户体验作为一种经历。
一般而言，用户体验被认为是在特定互动中个体独特的经历。
体验被看做个体的反应以及与环境，社会因素的关联。
2)用户体验的内容及特征James Garrett:包括用户对品牌特征，信息可用性，功能性，内容性等方面的体验。
Norman扩展到用户与产品互动的各个方面的内容。
Leena Arhippainen认为用户体验包括使用环境的信息，用户情感和期望。
Hassenzahl对用户体验中的非技术特征区分为三类：享受，美学，娱乐。
3)用户体验模型Sascha Mahlke提出了基本的用户体验过程及研究框架审美审美情感情感认知认知实用实用审美审美情感情感认知认知实用实用4)用户体验的评价认知因素：包括人机互动的技术因素和非技术因素，技术因素的标准如系统的有用性和易于使用性；非技术因素的标准，如享受性，视觉的美感性和内容的吸引性。
情感因素一方面包括直接和间接的情感反应，另一方面包括由认知评价过程产生的更为复杂的情感结果。
量化用户体验的4个互相关联的重要因素：品牌（branding），可用性（usability），功能性（functionality），内容（content）.国内用户体验的研究及不足以“用户体验”作为关键词，通过中国期刊网进行查询，检索结果为65篇文章，涉及电信，印刷，装饰，信息技术和图书情报等领域，很多文章都是介绍某一领域新推出的一种产品及解决方案，但是它们并没有对用户体验进行深入，细致的理论研究，只是抽象的利用概念。
理论劲究****************国外慕课(MOOCs)研究综述(2009—2020)程建山(武汉工程大学外语学院，武汉430205)摘要：自2008年慕课(MOOC)诞生以来，有关这种新型开放式学习方式的研究不断增多。
为了更好地了解国外MOOC研究的趋势和主题，有必要对MOOC研究进行全面的分析与综合。
本文通过回顾2009年至2020年在国外期刊发表的294篇文献，系统探究慕课的起源、定义、分类、平台、优缺点以及研究的趋势和主题。
目的是对MOOC的研究进行全面、系统的评价，以帮助MOOC研究者更多地了解MOOC的研究主题、研究趋势和典型的研究方法，并为MOOC的未来研究提供一些参考和启示。
关键词：大规模开放式在线课程；慕课；综述；研究趋势中图分类号：G434文献标识码：A文章编号：2095-5995(2021)05-0017-08大规模的开放式在线课程(MOOC)是一种在线学习环境，学习者可以免费访问并以极低费用或免费注册m。
MOOC与传统的在线课程之间的区别在于，MOOC对所有潜在的学习者都是开放的，并且如果学习者无意获得证书，通常不会收取注册费。
随着MOOC参与者数量逐年增加，公众对MOOC 的兴趣和关注也随之增加。
过去几年来，有关MOOC的接受度、优势、设计、实施、影响和成果的实证研究增长迅速図。
为了更好地了解国外MOOC研究的趋势和主题，我们有必要对MOOC 研究进行全面系统的分析与综合。
对MOOC研究的深入分析可以帮助政府和决策者从战略上规划MOOC和其他形式的开放教育所带来的教育机会,还可以帮助MOOC研究人员掌握现有MOOC研究中的不足和空白。
此外，对MOOC的研究进行全面、系统的回顾，可以帮助教育工作者了解远程教育中这一新兴领域的概念以及其中存在的问题和挑战。
本研究的目的是对MOOC的研究进行全面、系统的评价，以帮助MOOC研究人员更多地了解MOOC的研究主题、研究趋势和典型的研究方法，并为MOOC的未来研究提供一些参考和启示。
信息科学中的用户行为分析研究综述信息科学领域是一个涉及多个学科的综合性学科，其中用户行为分析作为其中的一个重要研究方向，对于理解用户在信息化环境下的行为特征和规律具有重要意义。
本文将就信息科学中的用户行为分析研究进行综述，包括其研究对象、方法和应用。
在信息科学领域中，用户行为分析是指对用户在网络信息系统中的行为进行研究和分析，从而揭示用户的需求、偏好和行为模式。
研究对象主要包括互联网用户、社交媒体用户、移动应用用户等。
通过对用户信息的收集、整理和分析，可以更好地了解用户的行为动机和需求，并为信息系统的设计和优化提供依据。
用户行为分析的研究方法主要包括定量研究和定性研究两种。
定量研究主要是通过数据统计和数学建模来揭示用户行为的规律和特征，如用户点击率、访问时长、浏览路径等。
定性研究则更注重对用户行为背后的动机和意义进行深入的解读和分析，通过访谈、观察和问卷调查等方法来获取用户的主观意见和心理状态。
用户行为分析在信息科学领域中具有广泛的应用价值，其中最为重要的是在信息检索和推荐系统中的应用。
通过分析用户的检索行为和阅读偏好，可以提高信息检索系统的精确度和效率，为用户提供更符合其需求的信息服务。
同时，基于用户行为数据的推荐系统也在电子商务、社交媒体等领域得到了广泛的应用，通过个性化推荐来提高用户体验和满意度。
此外，用户行为分析还在信息安全、网络舆情监测、电子商务等领域有着重要的应用。
通过分析用户的点击行为和访问轨迹，可以及时发现网络安全风险和漏洞，提高信息系统的安全性；同时，在网络舆情监测中，用户行为分析也可以帮助政府和企业了解公众对特定事件或产品的态度和反应，为舆情应对和管理提供数据支持。
随着信息技术的不断发展和普及，用户行为分析的研究也在不断深化和拓展。
未来，随着大数据、人工智能等技术的进一步发展，用户行为分析将会变得更加精细和智能化，为信息科学领域的发展带来更多的可能性和机遇。
综上所述，信息科学中的用户行为分析研究是一个重要的研究领域，通过对用户行为进行深入分析和研究，可以更好地了解用户需求和行为特征，为信息系统的设计和优化提供科学依据，同时也为用户提供更好的信息服务和体验。
用户体验国内外研究综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和互联网的广泛普及，用户体验（User Experience，简称U/UE）已成为产品设计、开发、运营和优化过程中的关键环节。
优秀的用户体验不仅能提升用户的满意度和忠诚度，还能为企业带来持续的业务增长。
因此，对用户体验的研究具有重要的理论价值和实践意义。
本文旨在全面综述国内外关于用户体验的研究现状，分析不同领域的研究热点和趋势，以期为相关领域的学者和实践者提供有益的参考和启示。
具体而言，本文首先将对用户体验的定义、内涵和评估方法进行介绍，为后续的研究综述奠定基础。
然后，从国内外两个维度出发，分别梳理用户体验在产品设计、交互设计、信息服务、电子商务等领域的应用研究，分析不同领域的研究特点和研究成果。
接着，通过对比分析国内外研究的异同点，揭示用户体验研究的发展趋势和未来方向。
本文还将对用户体验研究面临的挑战和问题进行探讨，以期推动该领域的深入发展。
通过本文的综述，我们希望能够为学术界和企业界提供一个全面而深入的用户体验研究视角，为未来的研究和实践提供有益的借鉴和指导。
二、国内用户体验研究现状随着国内互联网产业的迅猛发展和产品竞争的加剧，用户体验在国内逐渐受到重视，并成为设计、开发、运营等多个领域的研究热点。
国内对于用户体验的研究主要集中在以下几个方面。
在理论研究方面，国内学者对用户体验的定义、构成要素、评估方法等方面进行了深入探讨。
他们结合国内外的研究成果，提出了适合中国市场的用户体验理论框架，为实践提供了理论指导。
在应用研究方面，国内企业开始重视用户体验在产品设计和服务中的作用。
许多企业设立了专门的用户体验团队，通过用户研究、原型设计、用户测试等手段，不断优化产品的用户体验。
同时，一些企业还积极探索新的商业模式，如基于用户体验的定制化服务、个性化推荐等，以提高用户满意度和忠诚度。
在人才培养方面，国内高校和研究机构纷纷开设用户体验相关专业和课程，培养了一批具备专业素养和实践能力的用户体验设计师和研究人员。
国内外用户画像研究综述近年来，随着信息技术的发展，在移动互联网、社交媒体等新媒体技术的普及，用户画像受到越来越多企业的关注，人们发现通过用户画像有助于企业更加有效地针对用户利用行为和兴趣，提供更加精准有效的服务。
故而，如何了解、分析用户的行为特征及其兴趣，研究用户画像，就成为企业竞争中的重要策略。
首先，我们需要明确的是，什么是用户画像。
用户画像，即利用网络信息、大数据、以及其他技术手段对用户行为和特征进行数据挖掘，从而进行用户细分分析，构建用户画像，从技术角度上讲，是一种数据挖掘技术。
从近年来，国内外研究者在用户画像方面取得了很多成果。
例如，中国科学院软件研究所的研究人员利用云服务平台构建用户模型，实现了用户行为特征分析、市场细分、客户价值评估等功能的集成；郑州软件职业技术学院发表的论文则提出以序列模型为基础，构建一种基于时间序列预测的智能用户画像系统，并基于大数据技术进行设计实现；云南科技园区则利用计算机技术及大数据分析技术开展了用户画像研究，对当前用户画像的建模方法进行深入研究。
在国外，Facebook的研究团队发表了一篇论文，研究人员使用关联规则和深度学习技术构建了一个用户画像的推荐系统，从而准确预测用户的行为特征；微软研究院的研究人员则从技术上提出了基于深度网络的用户画像构建方法；英国伯明翰大学研究人员发表的论文中，介绍了一种基于多维度综合分析的用户画像构建方法。
这些在国内外取得的成果，表明用户画像研究可以利用多种技术获取用户的行为特征，并利用这些行为特征构建出用户画像。
用户画像的构建，不仅可以用于企业针对用户的精准服务，还可以提供商业洞察，用于市场细分、销售分析、客户价值分析、营销推广、广告投放等多种领域，因此，用户画像的构建成为促进企业竞争的重要手段之一。
因此，我们接下来将通过对国内外现有的用户画像研究成果及其未来发展趋势进行综述，对这一领域进行更深入的解析。
首先，我们先从分析用户画像的建模方法入手，大体可分为三种：统计模型、聚类模型和深度学习模型。
用户生成内容研究综述随着互联网的普及和社交媒体的兴起，用户生成内容（User Generated Content，UGC）已经成为了一个热门的研究领域。
UGC 是指由普通用户创造、发布和分享的各种形式的内容，包括文字、图片、视频、音频等。
UGC的出现不仅改变了传统媒体的格局，也对社会、文化和经济产生了深远的影响。
UGC的研究主要涉及以下几个方面：1.UGC的定义和分类UGC的定义和分类是研究的基础。
目前，UGC的定义并不统一，不同的学者和机构有不同的解释。
一般来说，UGC包括社交媒体上的用户内容、在线评论、博客、维基百科、在线论坛等。
根据UGC 的内容和形式，可以将其分为文字、图片、视频、音频等不同类型。
2.UGC的影响因素UGC的产生和传播受到多种因素的影响，包括社会、文化、技术等方面。
社会因素包括用户的社会背景、价值观、行为习惯等；文化因素包括用户的文化背景、语言、信仰等；技术因素包括互联网技术的发展、社交媒体平台的特点等。
研究这些因素对UGC的影响，有助于更好地理解UGC的产生和传播机制。
3.UGC的价值和作用UGC的价值和作用是研究的重点之一。
UGC不仅为用户提供了表达自己的平台，也为企业和组织提供了与用户互动的机会。
UGC可以帮助企业了解用户需求、改进产品和服务，也可以增强用户对企业的信任和忠诚度。
同时，UGC也对社会和文化产生了深远的影响，推动了信息传播和知识共享的进程。
4.UGC的管理和监管UGC的管理和监管是研究的难点之一。
由于UGC的产生和传播具有去中心化、自由化的特点，因此如何管理和监管UGC成为了一个重要的问题。
一方面，企业和组织需要制定相应的策略和规范，保证UGC的质量和安全；另一方面，政府和社会也需要加强对UGC 的监管，防止UGC带来的负面影响。
UGC作为一个新兴的研究领域，涉及到多个学科和领域，具有广泛的研究价值和应用前景。
未来，随着互联网技术的不断发展和社交媒体的不断普及，UGC的研究将会更加深入和广泛。
国内外用户画像研究综述国内外用户画像研究综述用户画像是指通过深入挖掘用户数据和行为，对用户进行描述和分析的过程。
随着互联网的快速发展和大数据的普及应用，用户画像在各个领域得到了广泛的应用和研究。
本文将综述国内外用户画像的研究现状和发展趋势。
一、国内用户画像研究现状国内用户画像研究起步相对较晚，但近年来取得了快速的发展。
国内研究者主要通过对社交网络数据的挖掘和分析，以及对用户行为数据的统计，构建用户画像。
1. 数据来源国内用户画像主要通过互联网平台上的用户数据来构建。
这些数据包括用户在社交网络上的关注和粉丝关系、用户在电商平台上的搜索和购买行为、用户在移动应用中的使用行为等。
通过对这些数据的分析，可以揭示用户的兴趣和偏好。
2. 研究方法国内用户画像研究方法主要包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。
在数据挖掘方面，常用的方法包括社交网络分析、文本挖掘和网络推荐等。
在机器学习方面，常用的方法包括聚类分析、分类算法和预测模型等。
在人工智能方面，常用的方法包括自然语言处理和图像识别等。
3. 应用领域国内用户画像主要应用于广告投放、精准营销和个性化推荐等方面。
通过对用户画像的分析，可以更准确地预测用户的需求，从而提供针对性的服务和产品。
目前，用户画像已经广泛应用于电商、互联网金融、社交媒体等行业。
二、国外用户画像研究现状国外用户画像研究比国内起步较早，并取得了较为丰富的研究成果。
国外研究者主要通过对用户数据和行为的分析，构建用户画像并进行相关应用。
1. 数据来源国外用户画像主要通过社交网络平台、搜索引擎和移动应用等获取用户数据。
这些数据包括用户在社交网络上的互动、用户在搜索引擎上的搜索行为、用户在移动应用中的浏览和使用数据等。
通过对这些数据的分析，可以揭示用户的兴趣和行为习惯。
2. 研究方法国外用户画像研究方法包括大数据分析、机器学习和深度学习等。
在大数据分析方面，国外研究者通过对海量数据的处理和分析，构建用户画像。
pubmed文章类型
Pubmed文章类型是指在PubMed数据库中收录的不同类型的文献资料，包括原始研究、综述、临床试验、病例报告、编辑手记、书评等等。
这些文章类型在PubMed中有不同的检索方式和分类标准，以
便用户查找和使用。
原始研究是指对某一问题进行系统的研究和实验，包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究、交叉研究等；综述是指对某一领域的知识和进展进行综合的分析和总结；临床试验是指对某一药物或治疗方法进行系统的临床验证和评估；病例报告是指对某一罕见或特殊病例的诊断和治疗进行详细的介绍和分析；编辑手记是指对某一话题或文章进行评论和解读；书评是指对某一医学或科学著作进行评价和推荐。
了解这些不同的文章类型有助于我们更好地使用PubMed数据库，并找到我们所需要的文献资料。
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基于兴趣分类的用户行为分析系统的研究的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，人们已经逐步进入了信息化的时代。
大量的信息涌现出来，使得我们的世界变得更为复杂和多元化。
在这样的信息时代，人们的行为和习惯也正在发生着改变。
用户可能会花费大量时间在互联网上进行各种活动，例如搜索、社交、购物、休闲等等。
而这些行为数据也成为了研究用户行为特征的重要基础。
然而，对于不同类别的用户，他们的行为特征有着较大的差异。
因此，为了更好地分析用户行为，研究基于兴趣分类的用户行为分析系统就显得尤为重要。
这样的系统可以根据用户喜好特征的不同，快速准确地识别用户，进而分析用户行为，并从中提取出有价值的信息和规律，以辅助企业的市场化运营。
二、研究目的本研究的主要目的是构建基于兴趣分类的用户行为分析系统。
通过系统对用户行为进行分析，为企业提供高质量的用户画像和市场数据，从而帮助企业更好地了解用户需求，提高服务质量和竞争力。
三、研究内容和技术路线1、用户兴趣分类技术：通过文本挖掘和机器学习等技术手段，对用户行为数据进行建模和分类，以识别用户的兴趣特征。
2、用户行为数据分析技术：研究互联网用户行为数据处理和分析方法，探索如何从行为数据中提取有价值的信息和规律。
3、数据可视化技术：采用数据可视化技术，将分析结果呈现给用户，使得用户可以更加直观地了解自己的兴趣和行为特征。
4、系统开发和优化：构建基于兴趣分类的用户行为分析系统，并进行不断地优化和完善，以提高系统的准确性和稳定性。
四、研究意义和预期结果通过构建基于兴趣分类的用户行为分析系统，可以实现以下目标：1、提高企业的市场竞争力：通过分析用户行为数据，帮助企业更好地了解用户需求和行为特征，以提高其服务质量和竞争力。
2、提高用户体验：通过精准的用户画像，可以帮助企业更好地了解用户需求，从而提供更加满足用户需求的产品和服务。
3、促进科技创新和发展：本研究采用了许多先进的技术手段，可以促进科技创新的发展，为相关领域的研究提供参考。
用户生成内容研究综述用户生成内容（User-generated content，UGC）是指由普通用户创造、发布和分享的各种形式的内容，包括但不限于文字、图片、视频、音频等。
随着互联网技术的发展和普及，UGC已经成为了互联网上最为重要的内容形式之一，它不仅丰富了互联网上的内容，也为用户提供了更多的参与和互动的机会。
UGC的发展历程UGC的发展可以追溯到互联网的早期，当时用户可以通过电子邮件、聊天室等方式进行交流和分享。
随着社交媒体的兴起，UGC开始进入了一个新的发展阶段。
2004年，Facebook成立，为用户提供了一个分享自己生活的平台。
2005年，YouTube上线，为用户提供了一个分享自己视频的平台。
2006年，Twitter上线，为用户提供了一个分享自己想法的平台。
这些社交媒体的兴起，使得UGC的规模和影响力不断扩大。
UGC的类型UGC的类型非常丰富，包括但不限于以下几种：1. 文字内容：用户可以通过博客、微博、论坛等方式分享自己的文字内容，包括日记、评论、文章等。
2. 图片内容：用户可以通过社交媒体、图片分享平台等方式分享自己的图片内容，包括自拍、风景、美食等。
3. 视频内容：用户可以通过视频分享平台、社交媒体等方式分享自己的视频内容，包括短视频、Vlog、直播等。
4. 音频内容：用户可以通过音频分享平台、社交媒体等方式分享自己的音频内容，包括音乐、播客等。
UGC的优势UGC的优势主要体现在以下几个方面：1. 丰富了互联网上的内容：UGC的出现使得互联网上的内容更加丰富多彩，用户可以通过UGC了解到更多的信息和知识。
2. 提高了用户参与度：UGC为用户提供了更多的参与和互动的机会，用户可以通过UGC与其他用户进行交流和分享。
3. 降低了内容制作成本：UGC的制作成本相对较低，可以通过用户自发的创作和分享来实现内容的更新和扩充。
UGC的挑战UGC的发展也面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 内容质量难以保证：由于UGC的制作和发布门槛较低，内容质量参差不齐，存在一定的风险和安全隐患。
基于用户视角的标签研究综述1. 引言1.1 研究背景用户标签是互联网时代普遍存在的一种信息组织和检索工具，它可以描述和分类用户对特定内容或主题的兴趣和喜好。
随着互联网和移动互联网的快速发展，用户标签在社交网络、电子商务、推荐系统等领域得到了广泛的应用。
传统的标签是由系统或管理员在后台设置的，存在着标签不精准、标签冗余等问题，难以准确反映用户的真实需求和兴趣。
基于用户视角的标签研究强调了用户主动参与标签的生成和管理过程，旨在提高标签的适用性和准确性。
通过用户标签研究可以更好地理解用户需求和行为，为个性化推荐、信息检索等应用提供更有效的支持。
目前，关于用户标签的研究主要集中在用户标签生成方法、用户标签应用场景和用户标签挖掘技术等方面，以及用户标签研究的发展趋势。
通过深入研究用户标签，可以为提升用户体验、增强信息检索效果等方面提供有益的理论支持和实践经验。
1.2 研究目的研究目的主要是为了探索用户视角下对标签的认知和运用情况，分析用户在标签使用过程中的需求和偏好，从而更好地设计和优化标签系统。
通过研究用户对标签的理解和运用，可以更好地满足用户的信息检索需求，提高标签系统的效率和用户体验。
通过深入研究用户标签的应用场景和挖掘技术，可以为未来标签研究和应用提供更多的启示和创新思路。
通过对用户标签研究的综述和发展趋势分析，可以为相关领域的学者和实践者提供参考和借鉴，促进该领域的进一步发展。
通过本文对基于用户视角的标签研究进行综述，旨在全面了解用户对标签的认知和运用情况，探讨用户标签的潜在需求和发展趋势，促进相关研究方法和技术的发展和应用。
1.3 研究意义用户标签是网络信息组织和检索的重要手段，其研究对于推动信息检索技术发展具有重要意义。
通过对用户标签的研究可以更好地了解用户的兴趣和需求，提高信息系统的个性化推荐效果。
用户标签还可以为内容提供者和平台运营者提供关于内容的有效分类和标注，有助于提升内容的可发现性和可检索性。
分类目录用户研究综述1.分类目录研究现状1.1分类目录的功能和优势网络分类目录是应用分类的方法对巨大的网络资源进行组织和揭示的有效手段。
它可以提供浏览方式的信息查询途径，具有直观、易检的优点。
分类目录的使用，可以使得用户更易查找到所需信息。
分类检索是以分类目录浏览方式提供信息查询途径, 一般称为网络分类目录。
由专家选取一些网页, 以某种分类方法进行组织, 建立主题树分层目录, 并将采集、筛选后的信息分门别类地放人各大类或子类下面, 用户通过层层点击, 随着范围的缩小与查询专指度的提高, 最终满足用户的查询需求。
网络分类目录在检索方面有以下优势：1.分类浏览方式直观。
在检索目的不明确、检索词不确定时, 分类浏览方式更有效率, 适合网络新手。
2.检准率高。
网络分类目录由人工抓取、标引, 网页学术性强, 检索效果好。
另一方面用户参与程度高, 在分类目录的指导下, 逐步明确用户的检索需求, 检索目的性更强更明确, 检索效率提高。
尽管网络分类目录较检索法具有一定的优势, 但是, 要提高检全率、检准率, 采用科学的分类方法是至关重要的。
分类标准是提供优质检索服务的重要保障。
1.2 中文搜索引擎分类目录状况目前中文搜索引擎有70多种。
其中, 只有“网络指南针”是采用《中图法》建立网络目录的。
目前也只有两级类目的框架、内容不够丰富, 其他的中文搜索引擎都是自编的网络分类目录。
由于缺乏统一的网络信息分类标准, 各搜索引擎的分类体系无法兼容, 用户检索需要适应各个搜索引擎不同的网络分类方法。
例如, 搜狐的分类目录包括18个大类.从这些搜索引擎网站分类目录状况可以得出以下结论：1.网上搜索引擎应用的分类方法较文献分类法检索有其优越性。
2.在分类体系上, 采用以主题、事物为主的聚类方法, 替代了以学科为中心的聚类方法。
即围绕某一主题、某一事物集中关于这一主题、这一事物的相关信息。
例如, 在“雅虎”分类目录中查找“因特网”方面的信息,进人“电脑与因特网”下的“因特网”二级目录即可获得有关该方面的所有网站信息。
显然, 这种按主题、事物聚类的方法, 对于用户按类检索特定主题特定事物的信息更方便直接。
直接用自然语言中的语词作为信息查询和检索的标识。
由于搜索引擎分类目录没有严密的体系结构和人为标记符号,而采用的是超文本链接技术,使得类目设置较为灵活,一方面同一事物可以在多个类目下重复列出,另一方面可以根据需要随时添加新的类目, 例如较“雅虎”在“政府与政治”类目下设“十六大”二级类。
3.类目设置体现了以用户为中心,以人为本的理念。
网络搜索引擎不刻意追求理论上的严谨性,体系上的科学性以及结构上的严谨性类目设置以尽量适合用户需求为目的,大多根据信息量与特定信息的被访问率来确定类目的序列顺序及类目级别。
类目名称多是学科名词与主题词相结合的产物。
这种列类顺应了网络信息的特征。
自然语言作为类目名称迎合了绝大多数网络信息用户的需要,直观易懂。
如与经济学有关的内容在中文雅虎、搜狐等搜索引擎中都采用“商业与经济”、“金融与投资”等老百姓常用的语言,日常热点的“娱乐”、“健康”、“旅游”等占明确的一级类目,充分体现了网络分类目录自由灵活的特点。
1.3 搜索引擎分类目录不足之处1.不同的搜索引擎分类方法不同,缺乏统一的分类标准,分类体系无法兼容, 令用户无所适从。
例姐“图书馆”在雅虎中被列在“参考资料”类下,而在搜狐中“参考资料”则列在“教育与培训”类下,“图书馆”属于三级类目。
这种分类标准不统一的情况,造成用户使用不同的搜索引擎感到无所适从,影响检索效率。
2.分类体系缺乏科学性。
网络信息分类体系与学科及知识之间缺乏必要的内在联系。
往往为了迎合大众口味生造类目, 破坏了知识体系的完整性。
3.类目划分标准模糊,类名表述不统一。
如雅虎中的“人文与艺术”与“社会文化”、“社会科学”概念兼容,且为并列关系,不遵循学科之间关系,类目划分随意性大, 用户很难区别它们之间的划分标准,检索极为不便。
4.类目设置方面。
类目的设置忽视知识体系的完整性关联性、逻辑性,导致类目之间逻辑关系混乱。
首先, 大类设置不科学。
由于搜索引擎分类人员缺乏必要的学科分类知识,只是为一般用户的使用而设计,例如网易共设18个大类,将“情感绿洲”“少儿乐园”等列为基本大类,而“哲学”、“社会科学”却在大类中没有位置。
这种大类设置方法, 对于科学研究人员从学科角度检索非常不便。
其次, 类目设置不够全面, 涵盖面窄。
目前, 搜索引擎类目最多也只有几百个, 难以反映学科发展全貌。
、系统性。
体现在网络信息的分类体系对知识以及学科覆盖不到位, 用户使用网络分类门录进行检索时常感到部分信息难于归类。
2.用户研究现状2.1网络目录的分类通常采用2种方法，一是套用成熟的、权威的图书资料分类法，一是自行设计分类法。
图书分类法：1.杜威十进制分类法DDCDDC首创于1876年，1996年发行第21版。
DDC是世界上使用最广泛的图书分类法，现有一百多个国家的图书馆使用DDC，被翻译成30多种语言。
网络上的分类目录利用DDC作为分类体系始于1995年。
现已有多个网站的目录以DDC 为分类体系，这些网站以图书馆和大学为主。
利用DDC比较成功的综合性网络目录有加拿大图书馆的“Canadian Information by Subject”。
较好的专题性网络目录有英国Wales Aberystwyth大学Thomas Parry图书馆的“PLCK”，是针对图书情报学资源。
另有一些特色站点是，“GNOSIS”、“CyberDewey”、“WWLib”、“Sized”等。
2.国际十进分类法UDCUDC由6万多个类目构成，并提供多种复分表，在满足文献资料细分方面有独到优势，它具有分面组配分类法的一些特点，通过符号组配可以获得概念的组合，因此，这种分类法较适合机检。
一些网站目录利用了UDC的这些优点，建立起了自己的分类系统。
例如，“BUBL Subject Tree”,覆盖了英国国内综合性网上资源；“GERHARD”，这个项目于1996年在德国Olden Burg大学图书馆开始研究，目标是建立全德国网上资源的检索和浏览工具，它利用了自动分类技术，网页由机器人程序自动采集，凡匹配UDC类目的网页，由计算机建立索引，并自动生成目录树；NISS，综合性网络目录，类目前标有UDC分类号；SOSIG，一个有关社会科学的网络目录，它只选用了UDC的社会科学部分的分类号，共有26个类号。
3.国会图书馆分类法LCCLCC创建于1899年，是世界上容量最大的图书分类法，也是使用最广的分类法之一。
使用LCC的网络目录有“CYBERSTACKS”，主要提供6大部类的资源，用LCC分类号表示就是Q（科学）、R（医学）、S（农业）、T（工业技术）、U（军事科学）、V（海洋科学）；“The WWW Virtual Library”,采用了LCC体系组织信息，但信息量少，只有一层类目。
自行设计的分类目录：1.网络目录使用的分类法尽管有如上所说的机构在其网站设计上会使用图书馆的分类法，但是目前的大多数网站都是自行设计网站的分类目录。
强自力在其《网络分类目录及其分类法》中对网站中自行设计的分类法做了总结，认为网络目录使用的分类法可以总结为：（1）主题法，主题分类法的特征是一个主题充当一个类目，类目像主题词表一样按字顺排列，而不是以逻辑顺序排列。
一个类目又可以分为若干细目，同位类的细目也是按字顺排列，这种分类法实质上是分类法和主题法互相融合的产物。
主题分类法的优点是以事物分类，和此事物相关的内容全部集中在一起。
但主题分类法容量太少，对网络资源的覆盖率极为有限。
（2）学科分类法，学科分类法比主题分类法有更大的容量，但要选择内容好的网页来充实这个框架，仅仅靠几个编辑人员是不行的。
所以，这种分类法以用户提交的或推荐的方式建立分类系统。
（3）分面组配法，分面组配的原理是，首先确定几个分类标准，即分面，再确定每个分类标准中的若干特征值，即类目，每一分面的类目与其它分面的类目分别组配，形成许多组配类目，达到细分的目的。
不难看出，目前各大网站自行设计的网络分类目录还是存在着很多问题的，谢茹凡在《中文网路分类目录分析与研究》中，罗雪英、陈代春在《网络信息分类的现状与展望》中都对这些问题做了总结，大致有以下几方面：分类体系结构不科学，不严谨，大类的设置随心所欲，导致许多遗漏，许多内容无类可归。
例如中文雅虎有14个主题大类，搜狐有16个，新浪有18个，分类类目的层次越低，类目差异越大。
分类体系的不统一、不兼容，既不利于网路信息资源的共享，更不便于用户对信息的多站查询和利用。
类目之间逻辑关系混乱，同位类之间界限不明。
如把“人文科学”与“社会科学”作为同位类。
上下位类目之间更无规律，如网易在文学类下列出了历史和宗教等等。
类名不规范，如“电脑”与“计算机”是同等概念，应该统一命名。
还有些类名意思含糊不明确。
2.2提高网络分类目录质量的一些建议针对网站分类目录存在的这些问题，一些学者提出了一些建议：如，谢茹凡在其《中文网路分类目录分析与研究》中指出应该提高目录编制人员的素质。
现有的网络分类体系多是由计算机技术人员编制的，他们的优势是计算机技术，对网络信息和用户需求都比较了解，因而设计出的分类体系具有较好的实用性，但他们缺少分类学、情报检索语言等相关知识，使得所编制的分类体系有一些不足。
因此科学实用的网站分类体系的建立应该由图情专业人员、信息管理专业人员与计算机、网络技术人员共同参与完成，优势互补。
而更多的学者则认为应该建立一套相对规范的可操作的分类目录体系。
如张琪玉教授提议：“可以定一个统一的分类框架，类目在1000个以内……允许使用者做局部增删和修改”。
而也有学者对此持保留意见。
如张马华教授认为：“目前，网络信息资源正在发展变化中，网络分类体系和技术方法还处在逐步探索和改进之中，各种实际的分类搜索引擎仍在不断调整变化……试图在现在建立标准化的网络分类体系，规范网络资源的使用，显然是不现实的”。
而有些学者则建议可以将网络信息分类法的标准确定在基本编制原则及方法的层次，达到分类方法和基本规范上的统一。
2.3网络分类目录的发展趋势目前计算机网络技术正在迅猛发展，网络分类目录的发展也呈现出一定的趋势，具体表现在：编制机构协作化，各网络公司与图书馆合作编制分类目录,以提高网络分类目录的规范；类名语言自然化，用户是通过类名来识别和选择检索路径的，因此，类名应该正确反映类目的内涵和外延。
在传统分类法的设计中，一些转接盒学者十分强调类名的科学性和专业性，却忽略了用户的利益。
而在当今的环境下，用户的利益越来越受到重视，这就使得在编制类名时，可以在保证类名基本规范的前提下尽量使类名语言自然化；类目排列标准化，如上文所提到的，目前大多数网站类目的设计都很混乱，各个网站的分类目录差异很大，这给用户带来了极大的不便。
