社会化标注是Web2.0环境下的新兴标注方法,标签是其核心要素,但是标签的多样性、模糊性、非结构化以及语义关系不明等特点影响着信息检索的效率。网络信息资源的繁多冗余,也对用户进行快速检索和简易浏览造成诸多不便,面对自由式标注以及大众分类的发展瓶颈,我们求助于传统分类法。受控词表在传统分类法中历史悠久,在一定程度上可以科学地将知识分类,其词汇的规范性和体系结构完整性便于按学科对信息资源进行分类汇总。为此,将受控词表与社会化标注融合,用以提高信息分类的效率和质量,既能够借助受控词表的层级结构扩展用户标签集,为其推荐标签,起到提高检索效率的作用,又可以利用标签和受控词之间的映射关系,得到满足规范语法的标签,帮助扩展主题词的词源。本文以《中国分类主题词表》医学类主题词表、豆丁网络资源、标签作为系统数据源,分析了资源标签和主题词的特征,并利用资源将两者进行映射,以探讨两者融合的可能性。根据受控词与资源构建受控词与标签的共现矩阵,以及资源集中标签向量、标签共现矩阵、相似度矩阵等,利用统计软件分析标签聚类,将得到的高频聚类标签作为相关信息推荐给用户。并利用Visual Studio 2008, ASP.NET 2.0程序语言,Microsoft SQL Server 2010数据库管理工具对系统进行了开发设计。本文提出一种新的四元组关系：“用户-类目-标签-资源”,通过标签与资源,用户与类目结合,建立起标签与受控词表的映射关系,并通过标签聚类来扩展这种映射,为用户提供更好地标签推荐和层次浏览机制。试验证明,本文提出的基于主题词的标签推荐模型能够较好地为用户提供标签推荐和分类导航服务。