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J-GLOBAL ID：202002270899522833   整理番号：20A1715396

GIANT:Webスケールオントロジーのスケーラブルな創造【JST・京大機械翻訳】

GIANT: Scalable Creation of a Web-scale Ontology

著者 (7件)： Liu Bang (University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Guo Weidong (Tencent, Shenzhen, AB, China) ,  Niu Di (University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Luo Jinwen (Tencent, Shenzhen, China) ,  Wang Chaoyue (Tencent, Shenzhen, China) ,  Wen Zhen (Tencent, Shenzhen, China) ,  Xu Yu (Tencent, Shenzhen, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMOD ’20  ページ： 393-409  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインユーザがWebに注意を払うことは,コンテンツ推薦と探索サービスの鍵である。これらのサービスは,エンティティ,概念,イベント,トピックスおよびカテゴリーの高度に構造化され,Webスケールオントロジーから利益を得る。既存の知識ベースと分類学は大量のエンティティとカテゴリーを具体化する一方で,オンラインユーザの言語スタイルにおける適切な粒子概念,事象,および話題を発見することができないと主張する。これらの概念の中で維持されている論理的に構造化されたオントロジーはどちらもない。本論文では,様々な粒状性におけるユーザ注意に準拠する多数の自然言語語句を含む,ユーザ中心,Webスケール,構造化オントロジーを構築する機構であるGIANTを提示し,Web文書の膨大な体積からマイニングし,クリックログを検索した。オントロジーの階層構造を維持するために,様々なタイプのエッジも構築した。GIANTで使用された詳細技術を提示し,様々な基準線と比較して,提案モデルと方法を評価し,また,そのコンテンツ推薦への影響を観察するために,数百のユーザを含む実世界アプリケーションにおける得られた注目オントロジーを展開する。GIANTによって構築されたオントロジーのオンライン性能は,それがニュースフィード推薦におけるクリックスルーレートを著しく改良できることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  自然言語 ,  応用プログラム ,  粒状性 ,  階層構造 ,  基準線 ,  知識ベース ,  *Web【情報システム】 ,  コンテンツ ,  *オントロジー
準シソーラス用語： Web文書 ,  分類学 ,  フレーズ ,  オンライン ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンセプトマイニング ,  文書理解 ,  イベントマイニング ,  オントロジー生成 ,  ユーザ関心モデリング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： Web ,  スケール ,  オントロジー ,  創造