第二章、 文獻探討
第二節、 語意網及本體論
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力放在，招募人才之質上面。在這樣的一個期望之下，網路招募並不能完全滿足 企業的需求。根據Kuhlen (2001) 的調查研究指出，在歐洲約有33%的受訪公司 認為經由網際網路招募的員工會有較高的離職率，有44%認為很難找到非常合適 的人才。透過以上對於網路招募管道的討論，也導出本研究的其中一項動機。
第二節、語意網及本體論
自 1969 年網際網路的發展至今，已經有太多的資訊充斥在網際網路上。在 這資訊爆炸的時代，若只單單靠人的眼睛來篩選所需要的網路資訊，恐怕會很快 的就被這些資料所淹沒。目前的網際網路技術多是把文件化的資訊數位化，使得 人們可以自由去使用，但它並沒有辦法幫人類有效地去過濾及處理這些資訊。這 是為什麼呢？就是因為電腦沒有辦法看得懂這些資訊。
有鑑於此，Berners-Lee and Fischetti (1999)提出新一代的網路資訊架構－「語 意網」。他主張將線上的資訊結構化，也就是將全球資訊網上的網頁，改成電腦 能夠看得懂的型態。透過這樣的方式，機器可以自動化得幫人類處理事情及分類 資訊。而這樣的一個網路架構，並不是捨棄掉目前網際網路的架構，而是延伸目 前的架構，並將意義的註解加在裡面。
下圖為 Berners-Lee and Fischetti (1999) 所提出的語意網架構。透過這張圖，
我們可以發現語意網是透過好幾層的技術（語言），一層一層加上去而達成的。
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圖 2、The Semantic Web “Layer Cake”
資料來源：Berners-Lee & Fischetti (1999)
本體論原本是哲學領域的一支，其探討的就是物體的本質，也就是說「這到 底是什麼？」。現今在電腦科學的領域當中，本體論所代表的是一個領域中的正 式概念，也就說它描述了在一個領域中的各種物體其種類的關係。舉個例來說，
在生物這一個領域當中，各種生物可以分為各個界，每個界底下又有某些門，每 個門的生物又可分為好幾個綱，每個綱又可繼續分類下去。透過這樣的一個描述，
我們可以了解各種生物間的關係。現今 W3C [h]也定義了一些本體論的描述語言，
用來描述網頁中內容，包括了 RDF 及 OWL。透過這些語言的描述，電腦可自 動化處理網頁的內容，不再受限於自然語言複雜的解析及 Relational Database 的 表達限制 (Antoniou and Harmelon, 2008; Finin et al., 2005)。豐富的知識表達方式，
讓原先透過 Relational Database 很難表達的知識都被電腦讀取且被處理，這樣一 來，電腦便可處理更複雜的事情。在何丁武等 (2006) 的文章中，作者利用本體 論來描述電子音樂的知識，其中包括了類別以及關係屬性。透過這樣的描述，我 們依照電子音樂的類別，或者是類別與類別間的關係來進行更複雜的音樂推薦。
另外楊永芳 (2002) 也利用了本體論來描述知識，透過知識節點間的關係聯結，
可以找到相關聯的知識節點，有助於一個概念的知識擴展。簡單來說，當現在有
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個字彙 ”eBay” 出現，透過本體論，我們可以找出與 eBay 知識節點有相關聯的 知識節點，例如：網購，並加入此知識節點，讓整個知識概念更完善。
目前語意網的發展領域相當廣泛，各行各業都有自己的本體論，例如都柏林 核心集 (Dublin Core) …等，更有本體論的搜尋引擎應運而生（Swoogle）[e]。而 為了因應整個線上社會網路的發展，有關社會網路的本體論也被提出，例：The Friend of a Friend Ontology (FOAF)。FOAF 這項計畫開始於 2000 年，由 Dan Brickley & Libby Miller 所創造，此計畫主要是希望能提供一個線上的社會網絡，
而這樣的社會網絡是由許多機器可讀的頁面所組成的。這些頁面描述了這社會網 絡中每個節點的個人資料，例如：姓名、個人網頁、曾經讀過的學校等…，除此 之外 FOAF 更可以表達出此節點認識該網絡中的哪些結點。
透過 FOAF，線上社群網站的使用者不必再擔心因為其朋友使用不同網站的 服務而斷絕的聯絡，FOAF 可以連結來自不同來源的使用者資料，讓全世界的線 上網絡可以串連在一起 [a]。
FOAF 是一以 RDF 為基底的模型，其透過一些已預先設定的詞彙來描述人 的屬性以及與其他人之間的關係 [b]，以下為一 FOAF 格式的範例。
<foaf:Person>
<foaf:name>Dan Brickley</foaf:name>
<foaf:mbox_sha1sum>241021fb0e6289f92815fc210f9e9137262 c252e</foaf:mbox_sha1sum>
<foaf:homepage
rdf:resource="http://rdfweb.org/people/danbri/" />
<foaf:img
rdf:resource="http://rdfweb.org/people/danbri/mugshot/dan bri-small.jpeg"/>
</foaf:Person>
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以上的 FOAF 範例可以以下幾句語句來表達，「這裡有一位人，他的名字叫 Dan Brickley。他的電子郵件信箱 hash 編碼 為 24102… 。他的個人網頁為 http://rdfweb.org/people/danbri/...」，除了以上這些字彙之外，FOAF 更可以利用 foaf:knows 的屬性來建立人與人之間的連結。
透過 FOAF 的使用，可以將線上社會網絡的資料格式統一，統一的格式將有 助於縮短整個人才推薦與信任推論系統的建立時間。另外，也由於 FOAF 為目前 世界上發展最為廣泛的本體論 (Finin et al., 2005)，許多著名的社群網站也採用 FOAF 來描述該網站的使用者，例如：Live Journal [g]。所以若系統能讀取 FOAF 格式的資料，將可立刻利用到目前網路上已有的社會網絡資料，加速整個線上信 任網絡的形成。透過 FOAF 本體論，機器能夠自動處理、推論社會網路中個人的 基本資料以及人與人之間的關係，實現了以往只有在封閉式網站才有的運算能力。
本研究中每位成員的履歷資料便是利用 FOAF 本體論來儲存。
除了自動化處理及推論網頁的功能之外，語意網另外一項最大的幫助就是可 以支援整合不同來源的資訊。透過某領域下統一的本體論，該領域下各個組織可 以在語意網上共享資料，幫助該領域下知識的整合。游卓凡 (2007)提出目前國 內廣告公關業界中諸多問題的源頭都是在於資訊不交流，不透明的生態，而造成 了一連串的惡性循環，導致整個業界每況愈下。考慮了上述的問題，該研究便為 國內廣告公關業設計了一知識本體，透過這樣的本體，廣告公關公司便可在之中，
建立、及分享相關的知識，打破同業公司間的隔閡。在本研究當中，透過 FOAF 格式的延伸，不僅可以讓這些資料是可以被分享的，不必再為了要加入不同的網 路人力銀行，而又再維護一份新的履歷資料，加強求職者以及招募單位之間的資 訊流通。更進一步地可以利用目前網際網路中已經建好的 FOAF 文件，加快整個 人脈網絡的形成。
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