Search (11 results, page 1 of 1)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Wissensrepräsentation"
  • × type_ss:"x"
  1. Stollberg, M.: Ontologiebasierte Wissensmodellierung : Verwendung als semantischer Grundbaustein des Semantic Web (2002) 0.00
    0.002605783 = product of:
      0.023452047 = sum of:
        0.023452047 = product of:
          0.046904095 = sum of:
            0.046904095 = weight(_text_:web in 4495) [ClassicSimilarity], result of:
              0.046904095 = score(doc=4495,freq=30.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.48876905 = fieldWeight in 4495, product of:
                  5.477226 = tf(freq=30.0), with freq of:
                    30.0 = termFreq=30.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02734375 = fieldNorm(doc=4495)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Der in Kapitel B behandelte Schwerpunkt ist die Ontologie-Entwicklung. Nach der Erfassung der grundlegenden Charakteristika ontologiebasierter Wissensmodellierung stehen hier die Anforderungen bei der Erstellung einer Ontologie im Vordergrund. Dazu werden die wesentlichen diesbezüglichen Errungenschaften des sogenannten Ontology Engineering erörtert. Es werden zunächst methodologische Ansätze für den Entwicklungsprozess von Ontologien sowie für die einzelnen Aufgabengebiete entwickelter Techniken und Verfahren vorgestellt. Anschließend daran werden Design-Kriterien und ein Ansatz zur Meta-Modellierung besprochen, welche der Qualitätssicherung einer Ontologie dienen sollen. Diese Betrachtungen sollen eine Übersicht über den Erkenntnisstand des Ontology Engineering geben, womit ein wesentlicher Aspekt zur Nutzung ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung im Semantic Web abgedeckt wird. Als letzter Aspekt zur Erfassung der Charakteristika ontologiebasierter Wissensmodellierung wird in Kapitel C die Fragestellung bearbeitet, wie Ontologien in Informationssystemen eingesetzt werden können. Dazu werden zunächst die Verwendungsmöglichkeiten von Ontologien identifiziert. Dann werden Anwendungsgebiete von Ontologien vorgestellt, welche zum einen Beispiele für die aufgefundenen Einsatzmöglichkeiten darstellen und zum anderen im Hinblick auf die Untersuchung der Verwendung von Ontologien im Semantic Web grundlegende Aspekte desselben erörtern sollen. Im Anschluss daran werden die wesentlichen softwaretechnischen Herausforderungen besprochen, die sich durch die Verwendung von Ontologien in Informationssystemen ergeben. Damit wird die Erarbeitung der wesentlichen Charakteristika ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung als erstem Teil dieser Arbeit abgeschlossen.
    Basierend auf diesen Abhandlungen wird in Kapitel D die Verwendung von Ontologien im Semantic Web behandelt. Dabei ist das Semantic Web nicht als computergestützte Lösung für ein konkretes Anwendungsgebiet zu verstehen, sondern - ähnlich wie existente Web-Technologien - als eine informationstechnische Infrastruktur zur Bereitstellung und Verknüpfung von Applikationen für verschiedene Anwendungsgebiete. Die technologischen Lösungen zur Umsetzung des Semantic Web befinden sich noch in der Entwicklungsphase. Daher werden zunächst die grundlegenden Ideen der Vision des Semantic Web genauer erläutert und das antizipierte Architekturmodell zur Realisierung derselben vorgestellt, wobei insbesondere die darin angestrebte Rolle von Ontologien herausgearbeitet wird. Anschließend daran wird die formale Darstellung von Ontologien durch web-kompatible Sprachen erörtert, wodurch die Verwendung von Ontologien im Semantic Web ermöglicht werden soll. In diesem Zusammenhang sollen ferner die Beweggründe für die Verwendung von Ontologien als bedeutungsdefinierende Konstrukte im Semantic Web verdeutlicht sowie die auftretenden Herausforderungen hinsichtlich der Handhabung von Ontologien aufgezeigt werden. Dazu werden als dritter Aspekt des Kapitels entsprechende Lösungsansätze des Ontologie-Managements diskutiert. Abschließend wird auf die Implikationen für konkrete Anwendungen der Semantic Web - Technologien eingegangen, die aus der Verwendung von Ontologien im Semantic Web resultieren. Zum Abschluss der Ausführungen werden die Ergebnisse der Untersuchung zusammengefasst. Dabei soll auch eine kritische Betrachtung bezüglich der Notwendigkeit semantischer Web-Technologien sowie der Realisierbarkeit der Vision des Semantic Web vorgenommen werden.
  2. Hüsken, P.: Information Retrieval im Semantic Web (2006) 0.00
    0.0025790567 = product of:
      0.023211509 = sum of:
        0.023211509 = product of:
          0.046423018 = sum of:
            0.046423018 = weight(_text_:web in 4333) [ClassicSimilarity], result of:
              0.046423018 = score(doc=4333,freq=10.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.48375595 = fieldWeight in 4333, product of:
                  3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                    10.0 = termFreq=10.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=4333)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.
    Theme
    Semantic Web
  3. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.00
    0.002213322 = product of:
      0.019919898 = sum of:
        0.019919898 = product of:
          0.039839797 = sum of:
            0.039839797 = weight(_text_:22 in 3406) [ClassicSimilarity], result of:
              0.039839797 = score(doc=3406,freq=2.0), product of:
                0.10297151 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.38690117 = fieldWeight in 3406, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.078125 = fieldNorm(doc=3406)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Date
    30. 5.2010 16:22:35
  4. Nix, M.: ¬Die praktische Einsetzbarkeit des CIDOC CRM in Informationssystemen im Bereich des Kulturerbes (2004) 0.00
    0.0016647738 = product of:
      0.014982964 = sum of:
        0.014982964 = product of:
          0.029965928 = sum of:
            0.029965928 = weight(_text_:web in 3742) [ClassicSimilarity], result of:
              0.029965928 = score(doc=3742,freq=6.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.3122631 = fieldWeight in 3742, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=3742)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Es steht uns eine praktisch unbegrenzte Menge an Informationen über das World Wide Web zur Verfügung. Das Problem, das daraus erwächst, ist, diese Menge zu bewältigen und an die Information zu gelangen, die im Augenblick benötigt wird. Das überwältigende Angebot zwingt sowohl professionelle Anwender als auch Laien zu suchen, ungeachtet ihrer Ansprüche an die gewünschten Informationen. Um dieses Suchen effizienter zu gestalten, gibt es einerseits die Möglichkeit, leistungsstärkere Suchmaschinen zu entwickeln. Eine andere Möglichkeit ist, Daten besser zu strukturieren, um an die darin enthaltenen Informationen zu gelangen. Hoch strukturierte Daten sind maschinell verarbeitbar, sodass ein Teil der Sucharbeit automatisiert werden kann. Das Semantic Web ist die Vision eines weiterentwickelten World Wide Web, in dem derart strukturierten Daten von so genannten Softwareagenten verarbeitet werden. Die fortschreitende inhaltliche Strukturierung von Daten wird Semantisierung genannt. Im ersten Teil der Arbeit sollen einige wichtige Methoden der inhaltlichen Strukturierung von Daten skizziert werden, um die Stellung von Ontologien innerhalb der Semantisierung zu klären. Im dritten Kapitel wird der Aufbau und die Aufgabe des CIDOC Conceptual Reference Model (CRM), einer Domain Ontologie im Bereich des Kulturerbes dargestellt. Im darauf folgenden praktischen Teil werden verschiedene Ansätze zur Verwendung des CRM diskutiert und umgesetzt. Es wird ein Vorschlag zur Implementierung des Modells in XML erarbeitet. Das ist eine Möglichkeit, die dem Datentransport dient. Außerdem wird der Entwurf einer Klassenbibliothek in Java dargelegt, auf die die Verarbeitung und Nutzung des Modells innerhalb eines Informationssystems aufbauen kann.
  5. Pfeiffer, S.: Entwicklung einer Ontologie für die wissensbasierte Erschließung des ISDC-Repository und die Visualisierung kontextrelevanter semantischer Zusammenhänge (2010) 0.00
    0.001648042 = product of:
      0.014832378 = sum of:
        0.014832378 = product of:
          0.029664757 = sum of:
            0.029664757 = weight(_text_:web in 4658) [ClassicSimilarity], result of:
              0.029664757 = score(doc=4658,freq=12.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.3091247 = fieldWeight in 4658, product of:
                  3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                    12.0 = termFreq=12.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02734375 = fieldNorm(doc=4658)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    In der heutigen Zeit sind Informationen jeglicher Art über das World Wide Web (WWW) für eine breite Bevölkerungsschicht zugänglich. Dabei ist es jedoch schwierig die existierenden Dokumente auch so aufzubereiten, dass die Inhalte für Maschinen inhaltlich interpretierbar sind. Das Semantic Web, eine Weiterentwicklung des WWWs, möchte dies ändern, indem es Webinhalte in maschinenverständlichen Formaten anbietet. Dadurch können Automatisierungsprozesse für die Suchanfragenoptimierung und für die Wissensbasenvernetzung eingesetzt werden. Die Web Ontology Language (OWL) ist eine mögliche Sprache, in der Wissen beschrieben und gespeichert werden kann (siehe Kapitel 4 OWL). Das Softwareprodukt Protégé unterstützt den Standard OWL, weshalb ein Großteil der Modellierungsarbeiten in Protégé durchgeführt wurde. Momentan erhält der Nutzer in den meisten Fällen bei der Informationsfindung im Internet lediglich Unterstützung durch eine von Suchmaschinenbetreibern vorgenommene Verschlagwortung des Dokumentinhaltes, d.h. Dokumente können nur nach einem bestimmten Wort oder einer bestimmten Wortgruppe durchsucht werden. Die Ausgabeliste der Suchergebnisse muss dann durch den Nutzer selbst gesichtet und nach Relevanz geordnet werden. Das kann ein sehr zeit- und arbeitsintensiver Prozess sein. Genau hier kann das Semantic Web einen erheblichen Beitrag in der Informationsaufbereitung für den Nutzer leisten, da die Ausgabe der Suchergebnisse bereits einer semantischen Überprüfung und Verknüpfung unterliegt. Deshalb fallen hier nicht relevante Informationsquellen von vornherein bei der Ausgabe heraus, was das Finden von gesuchten Dokumenten und Informationen in einem bestimmten Wissensbereich beschleunigt.
    Um die Vernetzung von Daten, Informationen und Wissen imWWWzu verbessern, werden verschiedene Ansätze verfolgt. Neben dem Semantic Web mit seinen verschiedenen Ausprägungen gibt es auch andere Ideen und Konzepte, welche die Verknüpfung von Wissen unterstützen. Foren, soziale Netzwerke und Wikis sind eine Möglichkeit des Wissensaustausches. In Wikis wird Wissen in Form von Artikeln gebündelt, um es so einer breiten Masse zur Verfügung zu stellen. Hier angebotene Informationen sollten jedoch kritisch hinterfragt werden, da die Autoren der Artikel in den meisten Fällen keine Verantwortung für die dort veröffentlichten Inhalte übernehmen müssen. Ein anderer Weg Wissen zu vernetzen bietet das Web of Linked Data. Hierbei werden strukturierte Daten des WWWs durch Verweise auf andere Datenquellen miteinander verbunden. Der Nutzer wird so im Zuge der Suche auf themenverwandte und verlinkte Datenquellen verwiesen. Die geowissenschaftlichen Metadaten mit ihren Inhalten und Beziehungen untereinander, die beim GFZ unter anderem im Information System and Data Center (ISDC) gespeichert sind, sollen als Ontologie in dieser Arbeit mit den Sprachkonstrukten von OWL modelliert werden. Diese Ontologie soll die Repräsentation und Suche von ISDC-spezifischem Domänenwissen durch die semantische Vernetzung persistenter ISDC-Metadaten entscheidend verbessern. Die in dieser Arbeit aufgezeigten Modellierungsmöglichkeiten, zunächst mit der Extensible Markup Language (XML) und später mit OWL, bilden die existierenden Metadatenbestände auf einer semantischen Ebene ab (siehe Abbildung 2). Durch die definierte Nutzung der Semantik, die in OWL vorhanden ist, kann mittels Maschinen ein Mehrwert aus den Metadaten gewonnen und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden. Geowissenschaftliche Informationen, Daten und Wissen können in semantische Zusammenhänge gebracht und verständlich repräsentiert werden. Unterstützende Informationen können ebenfalls problemlos in die Ontologie eingebunden werden. Dazu gehören z.B. Bilder zu den im ISDC gespeicherten Instrumenten, Plattformen oder Personen. Suchanfragen bezüglich geowissenschaftlicher Phänomene können auch ohne Expertenwissen über Zusammenhänge und Begriffe gestellt und beantwortet werden. Die Informationsrecherche und -aufbereitung gewinnt an Qualität und nutzt die existierenden Ressourcen im vollen Umfang.
  6. Botana Varela, J.: Unscharfe Wissensrepräsentationen bei der Implementation des Semantic Web (2004) 0.00
    0.0015378521 = product of:
      0.013840669 = sum of:
        0.013840669 = product of:
          0.027681338 = sum of:
            0.027681338 = weight(_text_:web in 3359) [ClassicSimilarity], result of:
              0.027681338 = score(doc=3359,freq=8.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.2884563 = fieldWeight in 3359, product of:
                  2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                    8.0 = termFreq=8.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.03125 = fieldNorm(doc=3359)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    In der vorliegenden Arbeit soll einen Ansatz zur Implementation einer Wissensrepräsentation mit den in Abschnitt 1.1. skizzierten Eigenschaften und dem Semantic Web als Anwendungsbereich vorgestellt werden. Die Arbeit ist im Wesentlichen in zwei Bereiche gegliedert: dem Untersuchungsbereich (Kapitel 2-5), in dem ich die in Abschnitt 1.1. eingeführte Terminologie definiert und ein umfassender Überblick über die zugrundeliegenden Konzepte gegeben werden soll, und dem Implementationsbereich (Kapitel 6), in dem aufbauend auf dem im Untersuchungsbereich erarbeiteten Wissen einen semantischen Suchdienst entwickeln werden soll. In Kapitel 2 soll zunächst das Konzept der semantischen Interpretation erläutert und in diesem Kontext hauptsächlich zwischen Daten, Information und Wissen unterschieden werden. In Kapitel 3 soll Wissensrepräsentation aus einer kognitiven Perspektive betrachtet und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe beschrieben werden. In Kapitel 4 sollen sowohl aus historischer als auch aktueller Sicht die Ansätze zur Wissensrepräsentation und -auffindung beschrieben und in diesem Zusammenhang das Konzept der Unschärfe diskutiert werden. In Kapitel 5 sollen die aktuell im WWW eingesetzten Modelle und deren Einschränkungen erläutert werden. Anschließend sollen im Kontext der Entscheidungsfindung die Anforderungen beschrieben werden, die das WWW an eine adäquate Wissensrepräsentation stellt, und anhand der Technologien des Semantic Web die Repräsentationsparadigmen erläutert werden, die diese Anforderungen erfüllen. Schließlich soll das Topic Map-Paradigma erläutert werden. In Kapitel 6 soll aufbauend auf die im Untersuchtungsbereich gewonnenen Erkenntnisse ein Prototyp entwickelt werden. Dieser besteht im Wesentlichen aus Softwarewerkzeugen, die das automatisierte und computergestützte Extrahieren von Informationen, das unscharfe Modellieren, sowie das Auffinden von Wissen unterstützen. Die Implementation der Werkzeuge erfolgt in der Programmiersprache Java, und zur unscharfen Wissensrepräsentation werden Topic Maps eingesetzt. Die Implementation wird dabei schrittweise vorgestellt. Schließlich soll der Prototyp evaluiert und ein Ausblick auf zukünftige Erweiterungsmöglichkeiten gegeben werden. Und schließlich soll in Kapitel 7 eine Synthese formuliert werden.
    Theme
    Semantic Web
  7. Ehlen, D.: Semantic Wiki : Konzeption eines Semantic MediaWiki für das Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte (2010) 0.00
    0.0013456206 = product of:
      0.012110585 = sum of:
        0.012110585 = product of:
          0.02422117 = sum of:
            0.02422117 = weight(_text_:web in 3689) [ClassicSimilarity], result of:
              0.02422117 = score(doc=3689,freq=2.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.25239927 = fieldWeight in 3689, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=3689)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Theme
    Semantic Web
  8. Moustafid, Y. El: Semantic Web Techniken für E-Learning (2003) 0.00
    0.001153389 = product of:
      0.010380501 = sum of:
        0.010380501 = product of:
          0.020761002 = sum of:
            0.020761002 = weight(_text_:web in 585) [ClassicSimilarity], result of:
              0.020761002 = score(doc=585,freq=8.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.21634221 = fieldWeight in 585, product of:
                  2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                    8.0 = termFreq=8.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.0234375 = fieldNorm(doc=585)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Die vorliegende Arbeit versucht, das Thema "Topic Maps" von verschiedenen Perspektiven zu betrachten. "Topic Maps" sind geordnete Wissensnetze. Sie stellen ein Hilfsmittel dar, um sich in der immer größer werdenden Informationsvielfalt zurechtzufinden und beim Navigieren trotz einer möglichen Informationsüberflutung die Übersicht zu behalten. Wie ein Stichwortverzeichnis in einem guten Fachbuch, helfen sie, die genau gesuchte Information zu finden. Die Tatsache, dass elektronische Informationen in größerem Umfang als die Seiten eines Buches vorliegen und auf heterogenen Plattformen gespeichert sind, zieht die Konsequenz mit sich, dass Topic Maps nicht nur aus einer Liste alphabetisch sortierter Stichworte bestehen. Vielmehr werden mit Hilfe von Topic Maps logische Konzepte entworfen, die Wissensnetze semantisch modellieren. In Zusammenhang mit Topic Maps spricht Tim Berner-Lee von der dritten Revolution des Internets. Die XTM-Arbeitsgruppe wirbt sogar mit dem Slogan "Das GPS des Web". So wie eine Landkarte eine schematische Sicht auf eine reale Landschaft ermöglicht und bestimmte Merkmale der Landschaft (z.B. Städte, Straßen, Flüsse) markiert, sind Topic Map in der Lage wichtige Merkmale eines Informationsbestandes festzuhalten und in Bezug zueinander zu setzen. So wie ein GPS-Empfänger die eigene Position auf der Karte feststellt, kann eine Topic Map die Orientierung in einer virtuellen Welt vernetzter Dokumente herstellen. Das klingt etwas exotisch, hat jedoch durchaus praktische und sehr weit gefächerte Anwendungen.
    In dieser Arbeit wurde zuerst der Übergang von Suchmaschinen zu einem semantischen Web beschrieben. Im zweiten Kapitel wurden die Topic Maps ausführlicher behandelt. Angefangen bei der Geschichte von Topic Maps, über die Entwurfsziele bis hin zu einem XTM-Tutorial . In diesem Tutorial wurden verschiedene Beispiele durchgeführt und die Lineare Topic Map von Ontopia vorgestellt. Abschließend wurde anhand eines Beispiels eine mögliche Realisierung von Topic Maps mit HTML. Das dritte Kapitel wurde den TopicMaps-Tools und Anfragesprachen gewidmet. Es wurden kommerzielle sowie freiverfügbare Tools vorgestellt und miteinander verglichen. Danach wurden die beiden Anfragesprachen Tolog und TMQL eingeführt. Im vierten Kapitel wurden die beiden Einsatzgebiete von Topic Maps behandelt. Das sind zum einen die Webkataloge und die Suchmaschinen. Zum anderen ist es möglich, auch im Rahmen vom E-Learning von dem Konzept der Topic Maps zu profitieren. In diesem Zusammenhang wurde erst der Omnigator von Ontopia vorgestellt. Dann wurde das im Laufe dieser Arbeit entwickelte Topic Maps Tool E-Learning -Tracker ausgeführt und erklärt.
    Trotz alledem bleibt diese Technik keine graue Theorie. Denn obwohl es spürbare Schwierigkeiten auf dem Weg zur Popularität gibt, wird sie eines Tages das Web beherrschen. Microsoft hat sogar versucht, einige Leute und Entwickler von Topic Maps abzuwerben, was ihr missglückt ist. Dies ist als ein Hinweis zu verstehen, dass diese Technik Interesse bei einigen Herrschern in der Informatikindustrie.
  9. Müller, T.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen im Bereich Luftfahrt (2006) 0.00
    0.001106661 = product of:
      0.009959949 = sum of:
        0.009959949 = product of:
          0.019919898 = sum of:
            0.019919898 = weight(_text_:22 in 1670) [ClassicSimilarity], result of:
              0.019919898 = score(doc=1670,freq=2.0), product of:
                0.10297151 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.19345059 = fieldWeight in 1670, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=1670)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Date
    26. 9.2006 21:00:22
  10. Meyer, A.: Begriffsrelationen im Kategoriensystem der Wikipedia : Entwicklung eines Relationeninventars zur kollaborativen Anwendung (2010) 0.00
    9.611576E-4 = product of:
      0.008650418 = sum of:
        0.008650418 = product of:
          0.017300837 = sum of:
            0.017300837 = weight(_text_:web in 4429) [ClassicSimilarity], result of:
              0.017300837 = score(doc=4429,freq=2.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.18028519 = fieldWeight in 4429, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=4429)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Theme
    Semantic Web
  11. Schmude, A.N.: Ontologiebasierte Suche und Navigation in webbasierten Informationssystemen : am Beispiel Bürgerinformationsdienste (2004) 0.00
    7.6892605E-4 = product of:
      0.0069203344 = sum of:
        0.0069203344 = product of:
          0.013840669 = sum of:
            0.013840669 = weight(_text_:web in 4605) [ClassicSimilarity], result of:
              0.013840669 = score(doc=4605,freq=2.0), product of:
                0.09596372 = queryWeight, product of:
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.02940506 = queryNorm
                0.14422815 = fieldWeight in 4605, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
                  0.03125 = fieldNorm(doc=4605)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Webbasierte Informationssysteme werden heute von einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen angeboten, mit ganz verschiedenen Zielsetzungen. Die technischen Herausforderungen bzgl. Datenhaltung, Pflege der Informationen und Anbindung an das Internet scheinen gelöst. Das Auffinden bestimmter Informationen stellt für viele Nutzer aber dennoch eine große Herausforderung dar. Das gilt für das WWW (WorldWide Web ) als Ganzes, wie auch für viele einzelne webbasierte Informationssysteme. Grund dafür sind im Wesentlichen die nach wie vor ungenügenden Benutzungs-schnittstellen. Heutig gängige webbasierte Informationssysteme bieten Nutzern meist neben einer Navigation die Möglichkeit, Informationen durch das Absenden einer Suchanfrage zu suchen. Beide Strategien, also die Suche und die Navigation, weisen jeweils eigene Probleme in der Umsetzung auf, die es verhindern, dass Nutzer die gewünschte Information einfach auffinden können. Oftmals werden Suchanfragen unspezifisch und allgemein gehalten vorgetragen. Wird eine solche Anfrage mit einer großen Zusammenstellung von Daten beantwortet, man denke nur an Suchergebnisse von Suchmaschinen mit tausenden Treffern, und damit tausenden von Nieten, kann sich schnell Frust einstellen. Aber auch heutige Navigationen sind nicht geeignet, es dem Nutzer so einfach wie möglich zu machen. Sie beschränken sich meist auf Begriffshierarchien. Der Informationsraum wird also in Ober- und Unterklassen gegliedert und die Informationsobjekte den Ebenen zugeordnet. Eine solche Aufteilung kann für den einen sinnvoll und verständlich sein, andere aber in die Irre führen. Zudem lassen sich Begriffe nur anhand zweier Beziehungen, nämlich Ober- und Unterbegriff, strukturieren. Begriffe und Konzepte vieler Themengebiete weisen aber weitere Beziehungen auf, wie "gehört zu", "arbeitet zusammen mit", "entwickelte" um nur ein paar Beispiele zu nennen. Semantische Netze bzw. Ontologien können eine solche Verknüpfung durch die Beschreibung ebendieser Beziehungen leisten. Die Ausgangsüberlegung dieser Arbeit ist es, die Strukturierung des Informationsraums mit Hilfe einer Ontologie vorzunehmen. Diese erweiterte Strukturierung soll sowohl für die Suche als auch für die Navigation genutzt werden, um die Auffindbarkeit von Information zu verbessern. Eine Suchfunktionalität müsste sich nicht mehr nur auf eine wortbasierte Suche verlassen, sondern könnte das Beziehungsgeflecht nutzen. Die Navigation wiederum könnte die Beziehungen explizit machen und dadurch Nutzern helfen, den Informationsraum zu verstehen und dadurch einfacher zielgerichtet zu der gewünschten Information zu navigieren. Als Untersuchungsgegenstand werden in dieser Arbeit Bürgerinformationssysteme betrachtet. Die Anwendungsdomäne webbasierte Bürgerinformation ist ausreichend komplex, um daran die oben angeführten Probleme untersuchen zu können. Heutige Bürgerinformationssysteme weisen, neben anderen Problemen, genau die oben beschriebenen Schwächen auf, wie sich zeigen wird.