第1个回答 2021-02-23
传统数据的划分往往是用分类来做,比如学科、性别、学历等都是分类。分类的特点是固定。就是在数据生成之前已经确定好了类别,用户只能确定好的类别来选择。这样就带来一个问题,在互联网时代,数据非常多,利用固化的分类,已经没办法穷举出所有。
那么标签的出现就是为了解决分类过于固定的问题,可以让用户任意来定义分类。但是用户任意来定义分类不然会出现大量的偏差,比如同样的文字,每个用户理解的意思不同,或者标签不标准,造成多个标签是一个意思。因此标签就会存在乱的问题。
一管就死、一放就乱
什么时候用分类?什么时候用标签呢?
对于已经明确的分类,或者变化比较小的,建议用分类来管理,这样管理难度小。比如 性别、学历、学科等。其实这种分类可以理解成一种对象的静态属性。
对于不明确的,动态的,使用标签来管理。对于标签乱的问题,可以通过数据沉淀和人工指导,把标签往大的方向上进行集中,而又保留用户足够的自由。
这个问题知乎做的比较好。知乎把标签进行了分层,对于顶层标签只有管理员进行维护,引导用户把标签数据汇聚。
其实固化下来的标签分类就可以提取成数据分类了。