Building, Maintaining, and Using Knowledge Bases: A Report from the Trenches
ABSTRACT
一个知识库（KB） 是一个集合，包含有概念，实例和关系。
论文中描述了一个工业级使用的知识库，从建立维护到使用的全过程。尤其是建立，更新和组织一个大型的知识库，以及其大量的应用。
一、INTRODUCTION
知识库及知识图谱的应用大概有：DBLP, Google Scholar, Internet Movie Database, YAGO, DBpedia, Wolfram Alpha, and Freebase.
二、PRELIMINARIES
典型的知识库包括一个概念的集合，C1，C2，C3，一个实例集合Ii for 每个Ci，和一个关系集合，Ri表达概念之间的关系。
这里构建了一个树状的结构的分类法来表达概念之间的关系，而且这里尤其要强调一种抽取出来的关系，“是一个”，这是一种属于关系，孩子节点属于其父节点。非父子几点之间也许还有其他关系。如图1 。有些知识库父节点包含的实例全都属于子节点，但是这这里没有这个要求，而且更特别的是
Domain-Specific KBs vs. Global KBs:
domain-specific KB：特定领域 DBLP, Google Scholar, DBLife, echonest
global KB：涵盖全世界 Freebase, Google’s knowledge graph, YAGO, DBpedia, and the collection of Wikipedia infoboxes.
虽然global KB 很重要，但是Domain-specific KB 同样很重要，在某些特定领域尤其重要。
Ontology-like KBs vs. Source-Specific KBs:
Ontology-like KB：举例来说，他可以指向特定领域，但是不是这个领域的全域，而是重要区域内的全部。问题在于如何获得某一实体的全部信息。
Source-Specific KB：包含某一区域的全部。重要是组织各种信息的问题。
由以上两点可以看出，结合两种情况的缺点可以互补，如果基于olkb构建sskb那情况就容易了。
这里将构建global，ontology-like KB：
三、BUILDING THE KNOWLEDGE BASE
converting Wikipedia into a KB:
(1) 基于wikipedia构造分类树。
- 爬取wiki，建立本地镜像很有必要
- 构建wiki图
这里有两种主要的wiki页面:文章页面（代表instance）和分类页面（代表concept）
由此，这里构造的图，节点代表一个分类或实例，节点之间的边代表了一个wiki的连接，可以是父类到子类，也可以是concept到instance。
理想情况下，文章和分类最好来自一个分类法 ，但是实际情况恰恰相反。产生的图是一个环，如下图：
另外一个问题如上图，wiki天然的分类不是非常的如我们所需，杂质多，相对有用的分类深度就打了，这里将root下的高层次分类手动定义，这样不仅清晰了分类，而且压缩了有意义的分类到跟节点的距离。
- 构造分类树
由上面的第一个问题，现在要解决的就是如何从wiki的有向的环图中构造出分类树了。利用现有算法Edmonds’ algorithm（Tarjan，利用权重裁剪边）。具体步骤见论文。
(2) 在分类之上构造DAG。
这里是图 而不是树，因为从根节点到子节点可能有不止一条路径，所以这里处理就会比较复杂，首先要提取出一颗主分类树，同时保留子路径（利用权重区分）。具体就是对原wiki图进行dfs，一遍一遍遍历，直到结束这样可以破除环，但是保留了不同路径。
(3) 由wikipedia抽取关系。
示例，<name of concept instance 1, name of concept instance 2, some text indicating a relationship between them>.
(4) 加入元数据。
主要定义模糊概念节点的定义，和met元数据的定义
(5) 加入其他数据。
添加外部数据涉及到实例和关系
首先添加关系，然后添加实例，（实例名，分类），先匹配名，再匹配分类，根据不同的情况进行添加实例操作，添加元数据操作，或不做操作。
四、MAINTAINING THE KNOWLEDGE BASE
1) Updating the Knowledge Base
1.重新抓取，因为之前定义的破环操作，所以之后重新抓取，就应该继续围绕这个规则
2.只更新update file
2）Curating the Knowledge Base
1.Evaluating the Quality: 人工抽样 随机路径，和随机节点
2.Curating by Writing Commands: 人工干预对KB的操作
*Adding/deleting nodes and edges:
*Changing edge weights:
*Changing the assignment of an instance-of or an is-a relationship:
*Recommending an ancestor to a node:
*Assigning preference to a subtree in the graph:
3.Managing Commands:
因为有更新问题，抓取之后，会有人力的编辑行为，但是当更新时，新加的内容和编辑内容冲突时，要做回滚策略。如果把kb动态改变，必须要将操作集成为命令，利于持续更新和回滚。这一点非常重要。
五、USING THE KNOWLEDGE BASE
query understanding, Deep Web search, in-context advertising, event monitoring in social media, product search, social gifting, and social mining.
个人总结：
对于domain-specific KB，从构建来说，数据源会有很多但是会比较固定，数据结构化明显，抽象关系不多，多数会为具体关系。首先从一个数据源入手，加入自己数据的独立id，其他信息以meta形式加入数据库字段。然后再爬取不同的数据源，进行实例的扩充和字段的扩充。
从维持来说，数据源的更新分手动和自动，但是其中最需要注意到问题就是手动管理的地方要封装成任务，定义编辑策略，这样应对程序性的更新和人力更新发生冲突，支持回滚和批量任务。
domain-specific KB对于个性化推荐和学习型算法非常重要。
global KB是个海洋，而真正能滋养的应该是浅滩，domain-specific KB 就是浅滩。