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随着Web2．0技术的发展，社会标注系统日渐流行起来，使得标签在用户收藏的检索和分类管理等方面得到了广泛的应用。然而，由于用户使用标签的自由、非控制性，导致标签在使用上存在冗余和语义模糊性。为了处理该问题，提出一种基于非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）的标签语义挖掘算法，通过对用户的标注数据进行非负矩阵分解，得到一个包含一系列语义相关标签基的标签子空间，使得同义及相关的标签聚合于同一标签基，且一词多义的标签归类到语义不同的标签基，从而实现标签语义的近