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  1. Corporate Semantic Web : wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften (2015) 0.01
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    Abstract
    Beim Corporate Semantic Web betrachtet man Semantic Web-Anwendungen, die innerhalb eines Unternehmens oder einer Organisation - kommerziell und nicht kommerziell - eingesetzt werden, von Mitarbeitern, von Kunden oder Partnern. Die Autoren erläutern prägende Erfahrungen in der Entwicklung von Semantic Web-Anwendungen. Sie berichten über Software-Architektur, Methodik, Technologieauswahl, Linked Open Data Sets, Lizenzfragen etc. Anwendungen aus den Branchen Banken, Versicherungen, Telekommunikation, Medien, Energie, Maschinenbau, Logistik, Touristik, Spielwaren, Bibliothekswesen und Kultur werden vorgestellt. Der Leser erhält so einen umfassenden Überblick über die Semantic Web-Einsatzbereiche sowie konkrete Umsetzungshinweise für eigene Vorhaben.
    Content
    Kapitel 1; Corporate Semantic Web; 1.1 Das Semantic Web; 1.2 Semantische Anwendungen im Unternehmenseinsatz; 1.3 Bereitstellen von Linked Data reicht nicht; 1.4 Eine global vernetzte Wissensbasis -- Fiktion oder Realität?; 1.5 Semantik)=)RDF?; 1.6 Richtig vorgehen; 1.7 Modellieren ist einfach (?!); 1.8 Juristische Fragen; 1.9 Semantische Anwendungen stiften Nutzen in Unternehmen -- nachweislich!; 1.10 Fazit; Literatur; Kapitel 2; Einordnung und Abgrenzung des Corporate Semantic Webs; 2.1 Grundlegende Begriffe; 2.2 Corporate Semantic Web 2.3 Public Semantic Web2.4 Social Semantic Web 3.0; 2.5 Pragmatic Web; 2.6 Zusammenfassung und Ausblick "Ubiquitous Pragmatic Web 4.0"; Literatur; Kapitel 3; Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?; 3.1 Einleitung; 3.2 Semantische Suche in Webarchiven (Quantinum AG); 3.2.1 Kundenanforderungen; 3.2.2 Technische Umsetzung; 3.2.3 Erfahrungswerte; 3.3 Semantische Analyse und Suche in Kundenspezifikationen (Ontos AG); 3.3.1 Kundenanforderungen; 3.3.2 Technische Umsetzung; 3.3.3 Erfahrungswerte 3.4 Sicherheit für Banken im Risikomanagement (VICO Research & Consulting GmbH)3.4.1 Kundenanforderungen; 3.4.2 Technische Umsetzung; 3.4.3 Erfahrungswerte; 3.5 Interaktive Fahrzeugdiagnose (semafora GmbH); 3.5.1 Kundenanforderungen; 3.5.2 Technische Umsetzung; 3.5.3 Erfahrungswerte; 3.6 Quo Vadis?; 3.7 Umfrage-Ergebnisse; 3.8 Semantic Web Standards & Tools; 3.9 Ausblick; Literatur; Kapitel 4; Modellierung des Sprachraums von Unternehmen; 4.1 Hintergrund; 4.2 Eine Frage der Bedeutung; 4.3 Bedeutung von Begriffen im Unternehmenskontext; 4.3.1 Website-Suche bei einem Industrieunternehmen 4.3.2 Extranet-Suche bei einem Marktforschungsunternehmen4.3.3 Intranet-Suche bei einem Fernsehsender; 4.4 Variabilität unserer Sprache und unseres Sprachgebrauchs; 4.4.1 Konsequenzen des Sprachgebrauchs; 4.5 Terminologiemanagement und Unternehmensthesaurus; 4.5.1 Unternehmensthesaurus; 4.5.2 Mut zur Lücke: Arbeiten mit unvollständigen Terminologien; 4.6 Pragmatischer Aufbau von Unternehmensthesauri; 4.6.1 Begriffsanalyse des Anwendungsbereichs; 4.6.2 Informationsquellen; 4.6.3 Häufigkeitsverteilung; 4.6.4 Aufwand und Nutzen; Literatur; Kapitel 5 Schlendern durch digitale Museen und Bibliotheken5.1 Einleitung; 5.2 Anwendungsfall 1: Schlendern durch das Digitale Museum; 5.3 Anwendungsfall 2: Literatur in Bibliotheken finden; 5.4 Herausforderungen; 5.5 Die Anforderungen treiben die Architektur; 5.5.1 Semantic ETL; 5.5.2 Semantic Logic; 5.5.3 Client; 5.6 Diskussion; 5.7 Empfehlungen und Fazit; Literatur; Kapitel 6; Semantische Suche im Bereich der Energieforschungsförderung; 6.1 Das Projekt EnArgus®; 6.2 Die Fachontologie; 6.2.1 Semantische Suche; 6.2.2 Repräsentation der semantischen Relationen in der Fachontologie
    LCSH
    Data mining
    Subject
    Data mining
  2. Beierle, C.; Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (2008) 0.01
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    Abstract
    Dieses Buch präsentiert ein breites Spektrum aktueller Methoden zur Repräsentation und Verarbeitung (un)sicheren Wissens in maschinellen Systemen in didaktisch aufbereiteter Form. Neben symbolischen Ansätzen des nichtmonotonen Schließens (Default-Logik, hier konstruktiv und leicht verständlich mittels sog. Default-Bäume realisiert) werden auch ausführlich quantitative Methoden wie z.B. probabilistische Markov- und Bayes-Netze vorgestellt. Weitere Abschnitte beschäftigen sich mit Wissensdynamik (Truth Maintenance-Systeme), Aktionen und Planen, maschinellem Lernen, Data Mining und fallbasiertem Schließen.In einem vertieften Querschnitt werden zentrale alternative Ansätze einer logikbasierten Wissensmodellierung ausführlich behandelt. Detailliert beschriebene Algorithmen geben dem Praktiker nützliche Hinweise zur Anwendung der vorgestellten Ansätze an die Hand, während fundiertes Hintergrundwissen ein tieferes Verständnis für die Besonderheiten der einzelnen Methoden vermittelt . Mit einer weitgehend vollständigen Darstellung des Stoffes und zahlreichen, in den Text integrierten Aufgaben ist das Buch für ein Selbststudium konzipiert, eignet sich aber gleichermaßen für eine entsprechende Vorlesung. Im Online-Service zu diesem Buch werden u.a. ausführliche Lösungshinweise zu allen Aufgaben des Buches angeboten.Zahlreiche Beispiele mit medizinischem, biologischem, wirtschaftlichem und technischem Hintergrund illustrieren konkrete Anwendungsszenarien. Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. In der vierten, verbesserten Auflage wurde die Anzahl der motivierenden Selbsttestaufgaben mit aktuellem Praxisbezug nochmals erweitert. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.