知识经济时代，对于知识的开发和利用已得到人们广泛关注和重视，知识组织也成为学术界研究的热点。Web2.0的兴起和发展，带来了信息爆炸、认知过载等问题，知识的有效组织面临严峻挑战，大众标注被认为是解决这一问题的有效工具。大众标注作为一种新型的信息资源组织方法，通过代表用户主观知识的标签对信息资源进行自由的分类和组织，其本质是群体意识、群体认知的体现。用户通过标签进行频繁的信息交流与知识共享，通过标签的积累和标签的聚合功能有利于群体智能的涌现和群体知识的形成。因此，大众标注在群体知识组织方面具有重要的应用价值。　　本文旨在研究基于大众标注的群体知识组织性质与结构，首先基于群体智能的涌现原理以及大众标注的信息理念和聚合功能，分析了基于大众标注的群体知识形成机理和组织机理，其次在案例研究，通过抓取特定知识主题下用户群体的标签集作为研究数据，通过用户与标签关系探究群体知识的自组织性，并进一步基于标签共现关系构建标签关系邻接矩阵，利用社会网络分析技术可视化矩阵网络，研究群体知识的组织结构。最后，基于本文的研究，提出了对于应用大众标注的参考性建议。研究主要得出以下结论：(1)基于大众标注的群体知识的形成源于群体内个体之间利用标签进行知识表达、分享和交流，标签的积累使得群体知识得以涌现。(2)基于大众标注的群体知识具有自组织性，群体知识的组织结构不受外界事物的影响或作用，而是基于用户的群体意识自发形成的，用户的主观认知影响着群体知识的组织结构。(3)用户在群体知识网络中的地位受到标签数量和质量的双重影响。(4)大众标注系统中群体内的知识并非是混沌、无序的，群体知识组织结构表现出明显的“核心-边缘”特征，群体知识中存在着核心知识和边缘知识。(5)群体知识网络符合小世界网络的特性。　　本文的研究内容和结果，有利于对群体知识进行合理的分类、揭示和集成，更好地为用户群体提供知识创造、传播和共享的大众标注平台，实现知识的有效利用。本研究还为发现或挖掘群体中的核心知识提供了可行的方法，对于挖掘群体知识的价值，优化智能推荐系统、数据挖掘技术的准确性和有效性具有重要的理论意义和实践意义。