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为了对社会化标注系统中的标签进行有效聚类,并针对传统K-medoids算法存在的聚类结果易受初始聚类中心影响的问题,本文提出了一种改进的K-medoids标签聚类算法.该算法应用社会化标签的余弦相似值进行初始聚类中心的选择,然后进行标签聚类.对Delicious标签数据集的实验结果表明算法具有较强的的可行性和有效性.