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  1. Hermans, J.: Ontologiebasiertes Information Retrieval für das Wissensmanagement (2008) 0.01
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    Abstract
    Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.
  2. Hohmann, G.: ¬Die Anwendung des CIDOC-CRM für die semantische Wissensrepräsentation in den Kulturwissenschaften (2010) 0.01
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    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
  3. Semenova, E.: Ontologie als Begriffssystem : Theoretische Überlegungen und ihre praktische Umsetzung bei der Entwicklung einer Ontologie der Wissenschaftsdisziplinen (2010) 0.01
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    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
  4. Definition of the CIDOC Conceptual Reference Model (2003) 0.01
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    Date
    6. 8.2010 14:22:28
  5. Gendt, M. van; Isaac, I.; Meij, L. van der; Schlobach, S.: Semantic Web techniques for multiple views on heterogeneous collections : a case study (2006) 0.01
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    Source
    Research and advanced technology for digital libraries : 10th European conference, proceedings / ECDL 2006, Alicante, Spain, September 17 - 22, 2006
  6. Renear, A.H.; Wickett, K.M.; Urban, R.J.; Dubin, D.; Shreeves, S.L.: Collection/item metadata relationships (2008) 0.01
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    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  7. Kruk, S.R.; Kruk, E.; Stankiewicz, K.: Evaluation of semantic and social technologies for digital libraries (2009) 0.01
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    Date
    1. 8.2010 12:35:22
  8. Hollink, L.; Assem, M. van: Estimating the relevance of search results in the Culture-Web : a study of semantic distance measures (2010) 0.01
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    Date
    26.12.2011 13:40:22
  9. Bittner, T.; Donnelly, M.; Winter, S.: Ontology and semantic interoperability (2006) 0.01
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    Date
    3.12.2016 18:39:22
  10. Gödert, W.; Hubrich, J.; Nagelschmidt, M.: Semantic knowledge representation for information retrieval (2014) 0.01
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    Date
    23. 7.2017 13:49:22
  11. Prud'hommeaux, E.; Gayo, E.: RDF ventures to boldly meet your most pedestrian needs (2015) 0.01
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    Source
    Bulletin of the Association for Information Science and Technology. 41(2015) no.4, S.18-22
  12. Järvelin, K.; Kristensen, J.; Niemi, T.; Sormunen, E.; Keskustalo, H.: ¬A deductive data model for query expansion (1996) 0.01
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    Source
    Proceedings of the 19th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (ACM SIGIR '96), Zürich, Switzerland, August 18-22, 1996. Eds.: H.P. Frei et al
  13. Priss, U.: Description logic and faceted knowledge representation (1999) 0.01
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    Date
    22. 1.2016 17:30:31
  14. Beppler, F.D.; Fonseca, F.T.; Pacheco, R.C.S.: Hermeneus: an architecture for an ontology-enabled information retrieval (2008) 0.01
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    Date
    28.11.2016 12:43:22
  15. Zeng, M.L.; Fan, W.; Lin, X.: SKOS for an integrated vocabulary structure (2008) 0.01
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    Abstract
    In order to transfer the Chinese Classified Thesaurus (CCT) into a machine-processable format and provide CCT-based Web services, a pilot study has been conducted in which a variety of selected CCT classes and mapped thesaurus entries are encoded with SKOS. OWL and RDFS are also used to encode the same contents for the purposes of feasibility and cost-benefit comparison. CCT is a collected effort led by the National Library of China. It is an integration of the national standards Chinese Library Classification (CLC) 4th edition and Chinese Thesaurus (CT). As a manually created mapping product, CCT provides for each of the classes the corresponding thesaurus terms, and vice versa. The coverage of CCT includes four major clusters: philosophy, social sciences and humanities, natural sciences and technologies, and general works. There are 22 main-classes, 52,992 sub-classes and divisions, 110,837 preferred thesaurus terms, 35,690 entry terms (non-preferred terms), and 59,738 pre-coordinated headings (Chinese Classified Thesaurus, 2005) Major challenges of encoding this large vocabulary comes from its integrated structure. CCT is a result of the combination of two structures (illustrated in Figure 1): a thesaurus that uses ISO-2788 standardized structure and a classification scheme that is basically enumerative, but provides some flexibility for several kinds of synthetic mechanisms Other challenges include the complex relationships caused by differences of granularities of two original schemes and their presentation with various levels of SKOS elements; as well as the diverse coordination of entries due to the use of auxiliary tables and pre-coordinated headings derived from combining classes, subdivisions, and thesaurus terms, which do not correspond to existing unique identifiers. The poster reports the progress, shares the sample SKOS entries, and summarizes problems identified during the SKOS encoding process. Although OWL Lite and OWL Full provide richer expressiveness, the cost-benefit issues and the final purposes of encoding CCT raise questions of using such approaches.
    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  16. Andelfinger, U.; Wyssusek, B.; Kremberg, B.; Totzke, R.: Ontologies in knowledge management : panacea or mirage? 0.01
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    Content
    Als theoretischen Ausgangspunkt wählen wir in unserem Beitrag eine medienphilosophische Perspektive, die von der Fragestellung ausgeht, inwieweit menschliches Wissen, das von Subjekten explizit oder implizit gewusst wird und Sinn und Bedeutungsbezüge hat, bereits dadurch prinzipiell verändert und möglicherweise um Wesentliches reduziert wird, wenn es in technischen Ontologien - notwendigerweise symbolhaft - repräsentiert wird. Zunächst wird dazu in unserem Beitrag historisch die jahrhundertelange Tradition insbesondere der abendländischen Kulturen seit dem Mittelalter nachgezeichnet, derzufolge zunehmend die epistemische Seite von ,Wissen' in den Vordergrund gestellt wurde, die sich besonders gut symbolisch, d.h. zeichenvermittelt darstellen lässt. Demgegenüber sind wissenschaftshistorisch andere Aspekte menschlichen Wissens wie z.B. die soziale Einbettung symbolvermittelten Wissens und Anteile ,impliziten Wissens' zunehmend in den Hintergrund getreten. Auch Fragen nach Sinn und Bedeutung bzw. reflektionsorientiertem Orientierungswissen sind teilweise davon betroffen.
  17. Weller, K.: Knowledge representation in the Social Semantic Web (2010) 0.01
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    Footnote
    Rez. in: iwp 62(2011) H.4, S.205-206 (C. Carstens): "Welche Arten der Wissensrepräsentation existieren im Web, wie ausgeprägt sind semantische Strukturen in diesem Kontext, und wie können soziale Aktivitäten im Sinne des Web 2.0 zur Strukturierung von Wissen im Web beitragen? Diesen Fragen widmet sich Wellers Buch mit dem Titel Knowledge Representation in the Social Semantic Web. Der Begriff Social Semantic Web spielt einerseits auf die semantische Strukturierung von Daten im Sinne des Semantic Web an und deutet andererseits auf die zunehmend kollaborative Inhaltserstellung im Social Web hin. Weller greift die Entwicklungen in diesen beiden Bereichen auf und beleuchtet die Möglichkeiten und Herausforderungen, die aus der Kombination der Aktivitäten im Semantic Web und im Social Web entstehen. Der Fokus des Buches liegt dabei primär auf den konzeptuellen Herausforderungen, die sich in diesem Kontext ergeben. So strebt die originäre Vision des Semantic Web die Annotation aller Webinhalte mit ausdrucksstarken, hochformalisierten Ontologien an. Im Social Web hingegen werden große Mengen an Daten von Nutzern erstellt, die häufig mithilfe von unkontrollierten Tags in Folksonomies annotiert werden. Weller sieht in derartigen kollaborativ erstellten Inhalten und Annotationen großes Potenzial für die semantische Indexierung, eine wichtige Voraussetzung für das Retrieval im Web. Das Hauptinteresse des Buches besteht daher darin, eine Brücke zwischen den Wissensrepräsentations-Methoden im Social Web und im Semantic Web zu schlagen. Um dieser Fragestellung nachzugehen, gliedert sich das Buch in drei Teile. . . .
  18. Fischer, D.H.: ¬Ein Lehrbeispiel für eine Ontologie : OpenCyc (2004) 0.01
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    Content
    Das Projekt Cyc ist im Jahre 1984 angetreten mit der Zielsetzung, im großen Maßstab Alltags- und enzyklopädisches Wissen in einem einheitlichen System zu formalisieren im Gegensatz zu den bisherigen Versuchen der jeweiligen Repräsentation sektoralen Expertenwissens. Nachdem man sich dem Mythos Cyc zunächst nur über Publikationen nähern konntet, wurde dann 1997 als Textdatei Cycs "Upper Ontology" durch die Firma Cycorp Inc. zugänglich gemacht. Sie enthielt aber einiges nicht, was beschrieben worden war: z.B. Regeln und die Bindung von Aussagen an "Mikrotheorien". Entsprechend dieser Beschränkung war es mir möglich, den Inhalt dieser Datei strukturell verlustfrei in mein objektorientiertes, generisches Thesaurussystem "TerminologyFramework" einzubringen. Im April 200z wurden dann unter dem Namen OpenCyc nicht nur der Inhalt eines Auszugs aus Cycorps Ontologie, sondern auch zugehörige Werkzeuge zum lesenden Stöbern, Ändern und Schließen in einem ersten Release 0.6 zugänglich. Dazu findet man reichlich tutorielles Material, jedoch ist es nicht exakt abgestimmt auf die aktuell vorliegende Wissensbasis, sowie allerhand Dokumentation; vor allem aber findet man zum Herunterladen das Softwarepaket samt Wissensbasis für Windows NT/2000/XP- oder für Linux-Systeme. In welchem Verhältnis das nun kostenlos mit einer "GNU Lesser General Public License" verfügbare OpenCyc zu dem kommerziellen "Full Cyc" der Firma Cycorp steht, darüber weiß ich nichts aus erster Hand; die von mir für OpenCyc ermittelten Zahlen (s.u.) stehen zu neueren Angaben für Cyc in einem Größenordnungsverhältnis von ca. 1 zu 10. Informationen über realisierte Anwendungen kann man der Firmenselbstdarstellung$ und den von dort erreichbaren "white papers" entnehmen. Auf der Firmeneingangsseite findet man in Gestalt einer Pyramide eine Inhaltsübersicht der Ontologie von Cyc (siehe Abbildung 1): Beim Darüberfahren mit der Maus wird das dort wie auch hier kaum leserliche Kleingedruckte im Feld links oben lesbar und durch Klicken wird eine Inhaltsbeschreibung des jeweiligen Begriffsbereichs im Feld unten gegeben. OpenCyc stellt wohl einen exemplarischen Auszug aus dem oberen Teil der Pyramide oberhalb "Domain-Specific Knowledge" dar.
  19. Cui, H.: Competency evaluation of plant character ontologies against domain literature (2010) 0.01
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    Date
    1. 6.2010 9:55:22
  20. Dobrev, P.; Kalaydjiev, O.; Angelova, G.: From conceptual structures to semantic interoperability of content (2007) 0.01
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    Source
    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

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