Search (6 results, page 1 of 1)

0.08868577 = product of:
  0.3370059 = sum of:
    0.025923533 = product of:
      0.0777706 = sum of:
        0.0777706 = weight(_text_:3a in 701) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0777706 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
            0.2075661 = queryWeight, product of:
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.024482876 = queryNorm
            0.3746787 = fieldWeight in 701, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=701)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.0777706 = weight(_text_:2f in 701) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0777706 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
        0.2075661 = queryWeight, product of:
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.3746787 = fieldWeight in 701, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=701)
    0.0777706 = weight(_text_:2f in 701) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0777706 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
        0.2075661 = queryWeight, product of:
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.3746787 = fieldWeight in 701, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=701)
    0.0777706 = weight(_text_:2f in 701) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0777706 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
        0.2075661 = queryWeight, product of:
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.3746787 = fieldWeight in 701, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=701)
    0.0777706 = weight(_text_:2f in 701) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0777706 = score(doc=701,freq=2.0), product of:
        0.2075661 = queryWeight, product of:
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.3746787 = fieldWeight in 701, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=701)
  0.2631579 = coord(5/19)

Content

Vgl.: http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F1627&ei=tAtYUYrBNoHKtQb3l4GYBw&usg=AFQjCNHeaxKkKU3-u54LWxMNYGXaaDLCGw&sig2=8WykXWQoDKjDSdGtAakH2Q&bvm=bv.44442042,d.Yms.

0.0035451627 = product of:
  0.033679046 = sum of:
    0.011275014 = weight(_text_:und in 2293) [ClassicSimilarity], result of:
      0.011275014 = score(doc=2293,freq=4.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.20778441 = fieldWeight in 2293, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2293)
    0.02240403 = product of:
      0.04480806 = sum of:
        0.04480806 = weight(_text_:allgemein in 2293) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04480806 = score(doc=2293,freq=2.0), product of:
            0.12864152 = queryWeight, product of:
              5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
              0.024482876 = queryNorm
            0.34831727 = fieldWeight in 2293, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2293)
      0.5 = coord(1/2)
  0.10526316 = coord(2/19)

Abstract

In dieser Diplomarbeit geht es um die semantische Suche innerhalb bibliothekarischer Metadaten. Die Umsetzung dieses Vorhabens wird ermöglichst durch die Entwicklung in dem Bereich des Semantischen Webs, die durch das W3C Semantic Web Activity vorangetrieben wird. Diese Arbeit basiert auf den Empfehlungen und Arbeitsentwürfen unterschiedlicher Technologien dieser Gruppe, deren Kombination schließlich ein Semantisches Web ermöglicht. Da die Thematik des Semantischen Webs schwer zu greifen ist, werden die Komponenten, die in dieser Arbeit eine Rolle spielen, ausführlich erkäutert. Im Anschluss daran werden die Anforderungen an eine semantische Suche innerhalb bibliothekarischer Metadaten dargestellt, um dann ein Konzept zur Lösung zu erläutern. Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Umsetzung der Konzepte des Semantischen Webs innerhalb einer prototypischen Implementierung mit einem umfangreichen Datensatz. Hier wurden die Metadaten der elektronischen Dissertationen innerhalb der Deutschen Nationalbibliothek zusammen mit Daten eines Klassifikationssystems verwendet.

Theme

Katalogfragen allgemein

0.0011991428 = product of:
  0.022783713 = sum of:
    0.022783713 = weight(_text_:und in 1724) [ClassicSimilarity], result of:
      0.022783713 = score(doc=1724,freq=12.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.41987535 = fieldWeight in 1724, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=1724)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Im Internetportal der Stadt Nürnberg wurde in einer vorausgehenden Diplomarbeit eine Suchmaschine auf Basis des Produktes e:IAS der Fa. empolis GmbH realisiert. Diese Lösung soll in verschiedenen Bereichen verbessert und erweitert werden. Es sollen aussagekräftige Logfiles generiert und ausgewertet werden, insbesondere sollen die Auswertungen mit denen der vorhergehenden Suchlösung vergleichbar sein. Bei der Ergebnispräsentation sollen die Erfordernisse der Barrierefreiheit beachtet werden und die vorhandenen Templates entsprechende Anpassung erfahren. Die Lösung soll um Ansätze semantischer Suche erweitert werden. Es ist angedacht die vorhandene Synonymverwendung auszubauen und um Taxonomien zu einem Theasurus zu erweitern. Dabei sollen verschiedene Möglichkeiten untersucht werden und eine Möglichkeit, mindestens prototypisch, integriert werden.

0.0010466976 = product of:
  0.019887256 = sum of:
    0.019887256 = weight(_text_:und in 3359) [ClassicSimilarity], result of:
      0.019887256 = score(doc=3359,freq=28.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.36649725 = fieldWeight in 3359, product of:
          5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
            28.0 = termFreq=28.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3359)
  0.05263158 = coord(1/19)

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.

0.0010278366 = product of:
  0.019528896 = sum of:
    0.019528896 = weight(_text_:und in 4711) [ClassicSimilarity], result of:
      0.019528896 = score(doc=4711,freq=12.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.35989314 = fieldWeight in 4711, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4711)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Der Anreiz und das Potential von Informationsvisualisierungen wird bereits häufig erkannt und der Wunsch nach deren Anwendung immer stärker. Gerade im Bereich des Wissensmanagements spielt dieses Gebiet eine immer wichtigere Rolle. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Informationsvisualisierung im Semantic Web und vermittelt einen Überblick über aktuelle Entwicklungen zum Thema Knowledge Visualization. Zun¨achst werden grundlegende Konzepte der Informationsvisualisierung vorgestellt und deren Bedeutung in Hinblick auf das Wissensmanagement erklärt. Aus den Anforderungen, die das Semantic Web an die Informationsvisualisierungen stellt, lassen sich Kriterien ableiten, die zur Beurteilung von Visualisierungstechniken herangezogen werden können. Die ausgewählten Kriterien werden im Rahmen dieser Arbeit zu einem Kriterienkatalog zusammengefasst. Schließlich werden ausgewählte Werkzeuge beschrieben, die im Wissensmanagement bereits erfolgreich Anwendung finden. Die einzelnen Untersuchungsobjekte werden nach einer detailierten Beschreibung anhand der ausgewählten Kriterien analysiert und bewertet. Dabei wird besonders auf deren Anwendung im Kontext des Semantic Web eingegangen.

4.1961254E-4 = product of:
  0.007972638 = sum of:
    0.007972638 = weight(_text_:und in 4333) [ClassicSimilarity], result of:
      0.007972638 = score(doc=4333,freq=2.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.14692576 = fieldWeight in 4333, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4333)
  0.05263158 = coord(1/19)

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.