Automatically Constructing Ontology Using Web Data

謝曉珊(Hsiao-Shan Hsieh)

指導教授 ： 陳宜欣

國立清華大學/電機資訊學院/資訊系統與應用研究所/碩士(2010年)

摘要

Many aspects of the search log (e.g., phrase extraction and query recommendations) have gained much attention from researchers. In this work, we introduce a novel application that aims to automatically mine an ontology from the search log. Previous research into building ontologies offered solutions requiring either extensive human effort or structured data built by humans. We propose a method that builds a mining system based on a large-scale search log by using the annotations of numerous Web users (i.e., Web users annotate what they want by queries and URL clicks). Our demonstration shows the feasibility of systematically creating an ontology using the "wisdom of the crowd."

關鍵字

本體知識庫 ； 搜尋日誌

並列摘要

近年來，有許多研究者利用搜尋記錄做了各種層面的研究。本研究介紹一個嶄新的應用系統，
利用搜尋記錄與外部資源來自動建立本體知識庫。過去建立本體知識庫的研究中，通常需要人力介入，
耗費大量資源，或是使用由專家所編輯的結構性資料，為了減低大量的人力與資源成本，
我們提出一個方法，利用現今已存在之大規模的搜尋記錄，
也就是利用人類過去搜尋與點擊結果的經驗與智慧，藉由不同的規則找尋各種知識，
自動建置全領域且具有高正確率的本體知識庫，並設計一個視覺化的系統來展示本體知識庫中的資訊。

並列關鍵字

ontology ； search logs

參考文獻

personalized similarity measures in ontologies. In O. K. Ferstl, E. J. Sinz, S. Eckert,

and T. Isselhorst, editors, Wirtschaftsinformatik, pages 1347–1366. Physica-Verlag,

DBpedia-A crystallization point for theWeb of Data. Web Semantics: Science,

Services and Agents on the World Wide Web, 2009.

[3] D. Dou, D. McDermott, and P. Qi. Ontology translation on the semantic web. Journal