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  1. Stuckenschmidt, H.: Ontologien : Konzepte, Technologien und Anwendungen (2009) 0.01 
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    Series
    Informatik im Fokus
  2. Hinkelmann, K.: Ontopia Omnigator : ein Werkzeug zur Einführung in Topic Maps (20xx) 0.01 
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    Date
    4. 9.2011 12:29:09
  3. Stein, R.; Gottschewski, J.; Heuchert, R.; Ermert, A.; Hagedorn-Saupe, M.; Hansen, H.-J.; Saro, C.; Scheffel, R.; Schulte-Dornberg, G.: ¬Das CIDOC Conceptual Reference Model : Eine Hilfe für den Datenaustausch? (2005) 0.01 
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    Abstract
    Mit dieser Publikation veröffentlicht das Institut für Museumskunde die bisherigen Arbeitsergebnisse der Arbeitsgruppe "Datenaustausch" in der Fachgruppe Dokumentation des Deutschen Museumsbunds (DMB). Kolleginnen und Kollegen verschiedener Interessenschwerpunkte aus Museen und Informatik-Einrichtungen haben seit dem Jahre 2000 die Entwicklung des CIDOC-CRM (das "Conceptual Reference Model" des Dokumentationskomitees von ICOM, dem Internationalen Museumsrat) zu einem Arbeitsinstrument begleitet, das derzeit auf dem Wege ist, als Norm ISO 21 127 Anerkennung zu finden. Die Arbeitsgruppe hat sich intensiv damit beschäftigt, zunächst das komplexe Modell zu verstehen, und sie hat diskutiert, inwieweit es eine Hilfestellung für die Arbeit von Museen miteinander und für einen Datenaustausch zwischen ihnen bietet. Die Ergebnisse der Überlegungen werden hier vorgestellt in der Hoffnung, dass dadurch viele Kolleginnen und Kollegen mit dem Modell bekannt werden, ihnen das Verständnis des CRM erleichtert wird und das Modell auch in Deutschland für die Konzeption von Informationssystemen und die Vermittlung zwischen unterschiedlichen Dokumentationen genutzt werden kann.
  4. Hüsken, P.: Information Retrieval im Semantic Web (2006) 0.01 
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    Content
    Diplomarbeit am Fachbereich Informatik der Universität Dortmund
  5. Frisch, A.M.; Allen, J.F.: Knowledge retrieval as limited inference (1982) 0.01 
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    Field
    Informatik
  6. 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.
    Field
    Informatik
  7. Griffiths, T.L.; Steyvers, M.: ¬A probabilistic approach to semantic representation (2002) 0.01 
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    Date
    29. 6.2015 14:55:01
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  8. Ehrig, M.; Studer, R.: Wissensvernetzung durch Ontologien (2006) 0.01 
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    Abstract
    In der Informatik sind Ontologien formale Modelle eines Anwendungsbereiches, die die Kommunikation zwischen menschlichen und/oder maschinellen Akteuren unterstützen und damit den Austausch und das Teilen von Wissen in Unternehmen erleichtern. Ontologien zur strukturierten Darstellung von Wissen zu nutzen hat deshalb in den letzten Jahren zunehmende Verbreitung gefunden. Schon heute existieren weltweit tausende Ontologien. Um Interoperabilität zwischen darauf aufbauenden Softwareagenten oder Webservices zu ermöglichen, ist die semantische Integration der Ontologien eine zwingendnotwendige Vorraussetzung. Wie man sieh leicht verdeutlichen kann, ist die rein manuelle Erstellung der Abbildungen ab einer bestimmten Größe. Komplexität und Veränderungsrate der Ontologien nicht mehr ohne weiteres möglich. Automatische oder semiautomatische Technologien müssen den Nutzer darin unterstützen. Das Integrationsproblem beschäftigt Forschung und Industrie schon seit vielen Jahren z. B. im Bereich der Datenbankintegration. Neu ist jedoch die Möglichkeit komplexe semantische Informationen. wie sie in Ontologien vorhanden sind, einzubeziehen. Zur Ontologieintegration wird in diesem Kapitel ein sechsstufiger genereller Prozess basierend auf den semantischen Strukturen eingeführt. Erweiterungen beschäftigen sich mit der Effizienz oder der optimalen Nutzereinbindung in diesen Prozess. Außerdem werden zwei Anwendungen vorgestellt, in denen dieser Prozess erfolgreich umgesetzt wurde. In einem abschließenden Fazit werden neue aktuelle Trends angesprochen. Da die Ansätze prinzipiell auf jedes Schema übertragbar sind, das eine semantische Basis enthält, geht der Einsatzbereich dieser Forschung weit über reine Ontologieanwendungen hinaus.
  9. Forscher erschließen Inhalte von Wiki-Webseiten (2006) 0.01 
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    Abstract
    Mit einer Erweiterung der Software MediaWiki macht das Forschungsteam Wissensmanagement des Instituts für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) der Universität Karlsruhe die Inhalte von Websites, die mit MediaWiki geschrieben sind, für Maschinen besser auswertbar.
  10. Mainzer, K.: ¬The emergence of self-conscious systems : from symbolic AI to embodied robotics (2014) 0.01 
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    Field
    Informatik
  11. Smith, B.: ¬The relevance of philosophical ontology to information and computer science (2014) 0.01 
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    Informatik
  12. MacFarlane, A.; Missaoui, S.; Frankowska-Takhari, S.: On machine learning and knowledge organization in multimedia information retrieval (2020) 0.01 
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    Field
    Informatik
  13. Roth, G.; Schwegler, H.: Kognitive Referenz und Selbstreferentialität des Gehirns : ein Beitrag zur Klärung des Verhältnisses zwischen Erkenntnistheorie und Hirnforschung (1992) 0.01 
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    S.11-22
  15. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.01 
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  16. Tudhope, D.; Hodge, G.: Terminology registries (2007) 0.01 
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  17. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.01 
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  18. Clark, M.; Kim, Y.; Kruschwitz, U.; Song, D.; Albakour, D.; Dignum, S.; Beresi, U.C.; Fasli, M.; Roeck, A De: Automatically structuring domain knowledge from text : an overview of current research (2012) 0.01 
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    29. 1.2016 18:29:51
  19. Panyr, J.: Thesauri, Semantische Netze, Frames, Topic Maps, Taxonomien, Ontologien - begriffliche Verwirrung oder konzeptionelle Vielfalt? (2006) 0.01 
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    Abstract
    Mit der Verbreitung des Internets und insbesondere mit der Einführung des Begriffes Semantic Web wurde eine Reihe von neuen Begriffen (Termini) für nicht immer neue Entwicklungen eingeführt, ohne dass die bisherige Begriffsbildung bzw. die schon angewandten Lösungen in benachbarten Fachgebieten hinreichend berücksichtigt wurden. Dabei wird manchmal der Eindruck erweckt, dass die populären Anwendungszweige der Informatik (oder auch der Informationswissenschaft) hauptsächlich durch wirksame Schlagworte gesteuert werden. Im deutschsprachigen Raum kommt auch noch die oftmals (vermeintlich) werbewirksame Verwendung der nicht übersetzten englischen Ausdrücke im Original oder als eingedeutschter Termini. Letzteres führt dabei nicht selten zur semantischen Verschiebungen der Bedeutung der ursprünglichen Begriffe. So z.B. wird das englische Wort concept (entspricht dem deutschen Wort Begriff) mit allen seinen Ableitungen (wie z.B. conceptualization - Verbegrifflichung, conceptual - begrifflich) in der eingedeutschten unübersetzten Form fälschlich verwendet, ohne dass diese Wortschöpfungen dabei näher erläutert werden. Es wird dadurch der Eindruck erweckt, dass etwas inhaltlich Neues eingeführt wird. Häufig werden diese Begriffe auch nebeneinander verwendet, wie z.B. in der Definition von Ontologie in der Internet-Enzyklopädie Wikipedia " ... System von Begriffen und/oder Konzepten und Relationen zwischen diesen Begriffen". In den zahlreichen Studien über die Ontologie wird auf die Möglichkeit ähnlicher Verwendung von Thesauri nicht eingegangen, sie existieren im Kontext der Veröffentlichung überhaupt nicht (vgl. z.B. die Studie von Smith (2003), die jedoch mit Bezug zu Philosophie gerade zu überfrachtet wird). In der folgenden Arbeit werden verwandte Repräsentationsarten, wie z.B. Thesaurus, semantisches Netz, Frames, Themenkarten (Topic Maps) und Ontologie definiert. Die Gemeinsamkeiten dieser Repräsentationsformen werden dabei im Vordergrund stehen. Die in der Literatur häufig betonten Unterschiede sind manchmal aus der Unkenntnis der theoretischen Basis dieser Ansätze abzuleiten. Eine Koexistenz jeweiliger Repräsentation ist vonnöten. Im Vordergrund des Aufsatzes steht die mögliche Wechselwirkung zwischen Ontologien und Thesauri.
  20. 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.

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