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但是，这个人只有上述这些特点吗？当然不是。也许他又帅又高，有八块腹肌；也许他爱好跑步，能够跑下来马拉松全程。那为什么你在介绍的时候，只选择了他的部分标签呢？因为你考虑了受众的特点，选择了对受众来说，最容易引起共鸣、也最具有代表性的标签。给球友介绍他是高级工程师、给酒友介绍他是校篮球队的成员，尽管从输出信息的准确性上来看并无错误，但是在信息的接收效果上就产生了偏差。
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标签是我们对多维事物的降维理解，抽象出事物更具有表意性、更为显著的特点。在不同的应用场景下，我们会对标签全集进行有针对性地投射，有倾向性地选用不同的标签以换取信息匹配效率最大化。
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在上面这个例子中，有人会关心：对推荐对象的信息整理是否可以更好地结构化呢？比如，可以将一个人的信息划分为基本信息（性别、生日）、教育背景、职业信息（公司、职级）、兴趣爱好等。通过更系统化的分类方式，可以完整地呈现出一个人的特点。这其实涉及“标签”和“分类”的关系。
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通常来说，分类是树状的，是自上而下依次划分的。在分类体系里，每个节点都有严格的父类继承关系，在兄弟节点层都具有可以被完全枚举的属性值。比如，将人类属性基于性别划分为男女，就能够覆盖全部人类属性了。由于树状的层次结构性较好，所以在内容的分类查找领域有很多应用。比如，在淘宝购物时筛选的路径如图2–1所示，就是一种分类体系的应用场景之一。
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图2–1 淘宝网购物分类
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应用分类时必须考虑分类权威性和信息完备性问题，避免因为子节点覆盖不全或分类错误导致的认知问题。比如，在一些内容创作平台上，用户就经常会反映自己上传作品没有合适的可选择分类的情况。通常，我们建议由专家系统进行编辑分类，这样才能够最大化分类结构的可用性。
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标签是网状的，更强调表达属性关系（has a）而非继承关系（is a），只有权重大小之分，不强调包含与被包含关系。这就使得相对于分类而言，标签的灵活性更强。在权威性方面，标签是弱化的，每个用户都可参与进来，基于自己的偏好贴标签，从而借助规模效应实现对信息表意完备性的覆盖。
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由于网状结构包含树状结构，故而标签可以被应用于分类的场景。在我们设计系统时，可以先基于产品场景快速覆盖主要标签，再结合标签集合的使用频次、专家建议等因素逐步将部分入口收敛到树状的分类体系中来。
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标签的产出
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标签从何而来？典型的产出方式有专家系统产出（PGC）和普通网友产出（UGC）两种。
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专家系统产出最经典的例子莫过于音乐推荐引擎潘多拉（Pandora）的音乐基因工程（Music Genome Project）。在这项工程中，歌曲体系被抽离出450个标签，细化到如主唱性别、电吉他失真程度、背景和声类型等。每一首歌曲都会经由工作人员耗时二三十分钟，有选择性地标注一些标签，并以0~5的分值代表这一标签的表征程度。在收听过程中，潘多拉也会向用户解释为什么会推荐这首歌曲，从中我们能够一窥其对音乐进行的标签化标注。正是这项浩瀚的工程奠定了潘多拉音乐推荐的基础，并成为它的专利法宝。（参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Music_Genome_Project）
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图2–2 潘多拉音乐基因工程
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图2–3 潘多拉向用户展示的推荐理由
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而在豆瓣，给音乐贴标签的活计则从专家系统产出转为了普通网友产出。群体的力量为豆瓣积累了大量具有语义表意性的标签。当然，由于用户的多样性和编辑的开放性，用户标签系统需要经过特定的清洗和归一处理。以图2–4为例，该图截自豆瓣音乐的标签系统（https://music.douban.com/tag/）。图中被框选中的部分，“摇滚”和“rock”（摇滚）表意相同为重复标签，足以说明对用户标签进行数据清洗的必要性。
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图2–4 豆瓣音乐的标签系统截图
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为了更好地促进用户标签的产出，我们可以借助产品层的调整和引导。豆瓣引导用户对专辑点评的界面如图2–5，它展示了层级递进的关系。
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图2–5 豆瓣音乐引导用户点评专辑界面
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• 五星评价：门槛最低的评判。