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  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Dobrev, P.; Kalaydjiev, O.; Angelova, G.: From conceptual structures to semantic interoperability of content (2007) 0.01 
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    Conceptual structures: knowledge architectures for smart applications: 15th International Conference on Conceptual Structures, ICCS 2007, Sheffield, UK, July 22 - 27, 2007 ; proceedings. Eds.: U. Priss u.a
  2. Sigel, A.: Wissensorganisation, Topic Maps und Ontology Engineering : Die Verbindung bewährter Begriffsstrukturen mit aktueller XML Technologie (2004) 0.01 
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    Wissensorganisation und Edutainment: Wissen im Spannungsfeld von Gesellschaft, Gestaltung und Industrie. Proceedings der 7. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Berlin, 21.-23.3.2001. Hrsg.: C. Lehner, H.P. Ohly u. G. Rahmstorf
  3. Frâncu, V.: Subjects in FRBR and poly-hierarchical thesauri as possible knowledge organization tools (2006) 0.01 
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    Source
    Knowledge organization for a global learning society: Proceedings of the 9th International ISKO Conference, 4-7 July 2006, Vienna, Austria. Hrsg.: G. Budin, C. Swertz u. K. Mitgutsch
  4. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.01 
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  5. OWL Web Ontology Language Guide (2004) 0.01 
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    Editor
    Smith, M.K., C. Welty u. D.L. Mc Guinness
  6. Baofu, P.: ¬The future of information architecture : conceiving a better way to understand taxonomy, network, and intelligence (2008) 0.01 
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    Abstract
    The Future of Information Architecture examines issues surrounding why information is processed, stored and applied in the way that it has, since time immemorial. Contrary to the conventional wisdom held by many scholars in human history, the recurrent debate on the explanation of the most basic categories of information (eg space, time causation, quality, quantity) has been misconstrued, to the effect that there exists some deeper categories and principles behind these categories of information - with enormous implications for our understanding of reality in general. To understand this, the book is organised in to four main parts: Part I begins with the vital question concerning the role of information within the context of the larger theoretical debate in the literature. Part II provides a critical examination of the nature of data taxonomy from the main perspectives of culture, society, nature and the mind. Part III constructively invesitgates the world of information network from the main perspectives of culture, society, nature and the mind. Part IV proposes six main theses in the authors synthetic theory of information architecture, namely, (a) the first thesis on the simpleness-complicatedness principle, (b) the second thesis on the exactness-vagueness principle (c) the third thesis on the slowness-quickness principle (d) the fourth thesis on the order-chaos principle, (e) the fifth thesis on the symmetry-asymmetry principle, and (f) the sixth thesis on the post-human stage.
  7. Beierle, C.; Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (2008) 0.01 
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  8. Waard, A. de; Fluit, C.; Harmelen, F. van: Drug Ontology Project for Elsevier (DOPE) (2007) 0.01 
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  9. Stollberg, M.: Ontologiebasierte Wissensmodellierung : Verwendung als semantischer Grundbaustein des Semantic Web (2002) 0.01 
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    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.
  10. Khoo, S.G.; Na, J.-C.: Semantic relations in information science (2006) 0.00 
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  11. Moustafid, Y. El: Semantic Web Techniken für E-Learning (2003) 0.00 
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    Abstract
    Im fünften Kapitel wurden die neuen Suchmaschinen, die ausschließlich auf dem Konzept der Topic Maps basieren und diese Technik auch tatsächlich verwenden, angesprochen und mit Beispielanfragen erläutert. In dieser Diplomarbeit wurden wegen dem großen Einsatzpotential von Topic Maps, viele Gebiete angesprochen, angefangen bei den Webkatalogen über Suchmaschinen bis hin zum E-Learning. Mit XML Topic Maps gibt man den Beziehungen zwischen den verschiedenen Topics die Chance sich auszuzeichnen. Damit erreicht die Suche eine neue, bis dahin unmögliche Qualität. Mit einer Topic Map lassen sich beispielsweise die klassischen Navigationselemente technischer Dokumentation (Inhalt, Index, Glossar etc.) in einheitlicher Weise beschreiben; eine andere Topic Map könnte die inhaltliche Vernetzung von Artikeln in einem Lexikon ausdrücken (z.B. Person A wurde geboren in Stadt B, B liegt in Land C, Oper D wurde komponiert von A, Person E war Zeitgenosse von A) und für "siehe auch"-Verweise sorgen (andere Werke dieses Komponisten, andere Städte in diesem Land etc.). Es klingt wie die Lösung aller Suchprobleme. Allerdings nur in der Theorie. Denn Tools, die in der Lage sind, das Wissen oder die Riesendaten in Topicmaps automatisch zu generieren, sind noch Mangelware, was die Ausbreitung von Topic Maps hemmt. Der Aufbau solcher Netze erfordert sehr viel Zeit und sehr viel "Handarbeit" - und damit auch viel Geld, was viele Firmen davon abhält Topic Maps zu benutzen.

Authors

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  • e 32
  • d 19

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  • a 35
  • el 13
  • x 5
  • m 2
  • n 2
  • r 2
  • More… Less…

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