标签云或文字云是关键词的视觉化描述,用于汇总用户生成的标签或一个网站的文字内容。标签一般是独立的词汇,常常按字母顺序排列,其重要程度又能通过改变字体大小或颜色来表现。所以标签云可以灵活地依照字序或热门程度来检索一个标签。大多数标签本身就是超级链接,直接指向与标签相联的一系列条目。
互联网标签云(Tag Cloud)的概念最早由Stewart Butterfield在《Make a Flickr-Style Tag》一文中提出。在那些用户分享频繁的web2.0网站,比如Flickr、Del.icio.us和Technorati中得到了广泛的应用。
简要总结了一下,标签云的作用主要有以下三类:
比如下图展示了与Web2.0相关的一组标签云,字体的大小参照相关程度:
通过上图我们可以看出,关注Web2.0的人们,可能还会对博客、用户参与、长尾理论等关键词感兴趣。
下面的TagCloud可视化地描绘了全球的人口分布,字体的大小参照各国的人口数量:
通过上图,我们可以清晰地看出,中国和印度是世界上人口最多的两个国家;排在其后的人口大国有美国、尼日利亚、巴基斯坦等等。
标签云也可以用作数据分析,比如下面这张有趣的图,分别摘自布什总统在2002年以及奥巴马总统在2011年的政府报告。这里,字体的大小与关键词的TF(词频)以及IDF(反文档频率)相关,即某个关键词出现的频率越高,而在其它文档中出现的频率越低,就认为该词的权重越大:
从两份报告总可以看出,911发生之后,布什更强调安全、反恐、武器等,而在经济危机来临之时,奥巴马则更强调工作、税收、商务等。
关于实现一个TagCloud的代码架构,可以参考下图:
其中各类的声明如下所述:
name | description |
Tag | 标签实体类,考虑到英语语法的特性,包含词语和词根两个属性 |
TagCache | 缓存所有Tag |
TagMagnitude | Tag的模 |
TagMagnitudeVector | Tag矢量的模,一个TagMagnitudeVector包含多个TagMagnitude |
TagMagnitudeVector | Tag矢量的模,一个TagMagnitudeVector包含多个TagMagnitude |
InverseDocFreqEstimator | IDF的计算 |
HTMLTagCloudDecorator | 实现动态字体大小设置的HTMl装饰类 |
核心代码如下:
public class LuceneTextAnalyzer implements TextAnalyzer {
public List<Tag> analyzeText(String text) throws IOException {
Reader reader = new StringReader(text);
Analyzer analyzer = getAnalyzer();//获取继承自Lucene的Analyzer
List<Tag> tags = new ArrayList<Tag>();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(null, reader) ;
Token token = tokenStream.next();
while ( token != null) {
Tag tag = getTag(token.termText());
tags.add(tag);
token = tokenStream.next();
}
return tags;
}
public TagMagnitudeVector createTagMagnitudeVector(String text) throws IOException {
List<Tag> tagList = analyzeText(text);
Map<Tag,Integer> tagFreqMap = computeTermFrequency(tagList);//计算TF
return applyIDF(tagFreqMap);//计算IDF
}
private Map<Tag,Integer> computeTermFrequency(List<Tag> tagList) {
Map<Tag,Integer> tagFreqMap = new HashMap<Tag,Integer>();
for (Tag tag: tagList) {
Integer count = tagFreqMap.get(tag);
if (count == null) {
count = new Integer(1);
} else {
count = new Integer(count.intValue() + 1);
}
tagFreqMap.put(tag, count);
}
return tagFreqMap;
}
private TagMagnitudeVector applyIDF(Map<Tag,Integer> tagFreqMap) {
List<TagMagnitude> tagMagnitudes = new ArrayList<TagMagnitude>();
for (Tag tag: tagFreqMap.keySet()) {
double idf = this.inverseDocFreqEstimator.estimateInverseDocFreq(tag);
double tf = tagFreqMap.get(tag);
double wt = tf*idf;
tagMagnitudes.add(new TagMagnitudeImpl(tag,wt));
}
return new TagMagnitudeVectorImpl(tagMagnitudes);
}
private TagCloud createTagCloud(TagMagnitudeVector tmVector) {
List<TagCloudElement> elements = new ArrayList<TagCloudElement>();
for (TagMagnitude tm: tmVector.getTagMagnitudes()) {
TagCloudElement element = new TagCloudElementImpl(tm.getDisplayText(), tm.getMagnitude());
elements.add(element);
}
return new TagCloudImpl(elements, new LinearFontSizeComputationStrategy(3,"font-size: "));//使用线性的字体计算策略,权重加一级,字体增大一号
}
private String visualizeTagCloud(TagCloud tagCloud) {
HTMLTagCloudDecorator decorator = new HTMLTagCloudDecorator();//使用HTML包装内容
String html = decorator.decorateTagCloud(tagCloud);
System.out.println(html);
return html;
}
public static void main(String [] args) throws IOException {
String title = "Collective Intelligence and Web2.0";
String body = "Web2.0 is all about connecting users to users, " +
" inviting users to participate and applying their collective" +
" intelligence to improve the application. Collective intelligence" +
" enhances the user experience" ;
TagCacheImpl t = new TagCacheImpl();
InverseDocFreqEstimator idfEstimator = new EqualInverseDocFreqEstimator();
LuceneTextAnalyzer lta = new LuceneTextAnalyzer(t, idfEstimator);
// System.out.print("Analyzing the title .... \n");
// lta.displayTextAnalysis(title);
// System.out.print("\nAnalyzing the body .... \n");
// lta.displayTextAnalysis(body);
TagMagnitudeVector tmTitle = lta.createTagMagnitudeVector(title);
TagMagnitudeVector tmBody = lta.createTagMagnitudeVector(body);
TagMagnitudeVector tmCombined = tmTitle.add(tmBody);
System.out.println(tmCombined);
TagCloud tagCloud = lta.createTagCloud(tmBody);
String html = lta.visualizeTagCloud(tagCloud);
System.out.println("html:" + html);
}
private void displayTextAnalysis(String text) throws IOException {
List<Tag> tags = analyzeText(text);
for (Tag tag: tags) {
System.out.print(tag + " ");
}
}
}
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