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dc.contributor.author
Xamena, Eduardo  
dc.contributor.author
Brignole, Nélida Beatriz  
dc.contributor.author
Maguitman, Ana Gabriela  
dc.date.available
2018-12-12T20:54:00Z  
dc.date.issued
2017-12  
dc.identifier.citation
Xamena, Eduardo; Brignole, Nélida Beatriz; Maguitman, Ana Gabriela; A Structural Analysis of topic ontologies; Elsevier Science Inc; Information Sciences; 421; 12-2017; 15-29  
dc.identifier.issn
0020-0255  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/66388  
dc.description.abstract
DMOZ is the largest human-edited topic ontology available on the Web. This article studies the structural properties of the DMOZ graph. A number of global and local properties of this graph and the subgraphs resulting from isolating edges of different types are examined by means of metrics commonly used in complex network analysis. In particular, we investigate the presence of various features that characterize small-world networks. This analysis is complemented by examining other characteristics of the graphs such as connectivity and centrality measures. The connectivity and centrality patterns are further studied by means of visualizations of the graphs’ k-core decomposition and a selection of strongly connected components. Several non-trivial regularities that are also encountered in other artificial and natural complex networks provide a general picture of this large human-edited topic ontology. This analysis is of major pragmatic interest as it allows a better understanding of notions such as navigability among topics, hierarchical structure and topic cohesiveness, which are of great importance in the design of topic ontologies.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier Science Inc  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Complex Networks  
dc.subject
Topic Ontologies  
dc.subject
Topological Analysis  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
A Structural Analysis of topic ontologies  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-12-05T14:38:30Z  
dc.journal.volume
421  
dc.journal.pagination
15-29  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.journal.ciudad
Nueva York  
dc.description.fil
Fil: Xamena, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina  
dc.journal.title
Information Sciences  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0020025516320898  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2017.08.081