概念层次(Concept Hierarchy)是指将大量的概念用层次化的方法组织起来,使得子概念所包含的意义比它的父亲更加特殊,可以被其父概念所概括。层次化的概念模型与普通的平面概念模型不同,在这样一个模型中,概念之间的距离是不均匀的。通过这种距离,我们可以衡量出各个概念之间的相似程度。这样一个模型可以构造出一种更接近于现实的标准,使得基于这个模型的分类、聚类、匹配等工作变得更加合理。概念层次的建立实现了一个层次化的标准。通过将其它的元素(如单词、查询请求、文档)映射到概念上,就可以在这些元素之间建立起联系,并且这些联系是包含语义信息的。层次化地组织概念是网络挖掘中的一个很常见的问题,许多的应用场景都是基于这样一个思想来完成。本课题的工作大致分为三个部分。我们首先从底层着手,致力从网络信息终挖掘出一个概念描述准确、层次结构划分合理的概念层次模型。我们以目前正在流行的社会化标注为基础,设计了一套从社会化标注数据中抽取概念并建立层次关系的方法。我们还以概念层次为基础,发掘其在网络挖掘中的应用。针对搜索引擎广告服务中涉及的关键词推荐问题,我们提出如何利用概念层次来提高推荐的覆盖面和准确度的方法。最后,考虑到概念层次本身的规模庞大,我们也希望应用一些可视化的技术,能将概念层次的全貌直观展现给用户。我们的方法体现在展现概念层次内在联系与本身结构上,都取得了不错的效果。