随着社交网络及多媒体技术、通信服务的发展,数码设备的普及,数码视频/照片爆炸式的增长,社交网络媒体相关的研究日渐成为热点。目前网络资源检索主要的手段还是基于关键词的绝对匹配,而标签正是检索时最常用来进行文本匹配的对象之一但是,由于协作标注系统用户群体大部分都不是专业人员,因此在标签的标注过程中具有很大的随意性和多样性。一个标签通常具有几种含义,从而不能通过标签来准确得知其标注对象的真实语义内容。因此如果要提高网络标签的准确率,标签的一词多义和同义是首先需要解决的问题。在本文中,设计了一种基于上下文的标签消歧算法,基本思想是利用Wikipedia的通用知识来拓展标签的语义,然后提取图像的上下文信息并比较其与各个标签候选概念的相关程度。相似度最高的候选概念被选取来代表这个标签的真正含义,从而达到消歧的目的。