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  • × classification_ss:"54.62 / Datenstrukturen"
  1. Erbarth, M.: Wissensrepräsentation mit semantischen Netzen : Grundlagen mit einem Anwendungsbeispiel für das Multi-Channel-Publishing (2006) 0.02 
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    Abstract
    "Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen." Trendforscher John Naisbitt drückt hiermit aus, dass es dem Menschen heute nicht mehr möglich ist die Informationsflut, die sich über ihn ergießt, effizient zu verwerten. Er lebt in einer globalisierten Welt mit einem vielfältigen Angebot an Medien, wie Presse, Radio, Fernsehen und dem Internet. Die Problematik der mangelnden Auswertbarkeit von großen Informationsmengen ist dabei vor allem im Internet akut. Die Quantität, Verbreitung, Aktualität und Verfügbarkeit sind die großen Vorteile des World Wide Web (WWW). Die Probleme liegen in der Qualität und Dichte der Informationen. Das Information Retrieval muss effizienter gestaltet werden, um den wirtschaftlichen und kulturellen Nutzen einer vernetzten Welt zu erhalten.Matthias Erbarth beleuchtet zunächst genau diesen Themenkomplex, um im Anschluss ein Format für elektronische Dokumente, insbesondere kommerzielle Publikationen, zu entwickeln. Dieses Anwendungsbeispiel stellt eine semantische Inhaltsbeschreibung mit Metadaten mittels XML vor, wobei durch Nutzung von Verweisen und Auswertung von Zusammenhängen insbesondere eine netzförmige Darstellung berücksichtigt wird.
    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    AP 15860 Allgemeines / Medien- und Kommunikationswissenschaften, Kommunikationsdesign / Formen der Kommunikation und des Kommunikationsdesigns / Kommunikationsdesign in elektronischen Medien
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    RVK
    AP 15860 Allgemeines / Medien- und Kommunikationswissenschaften, Kommunikationsdesign / Formen der Kommunikation und des Kommunikationsdesigns / Kommunikationsdesign in elektronischen Medien
  2. Handbook on ontologies (2004) 0.02 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    TXV (FH K)
    GHBS
    TXV (FH K)
    RVK
    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
  3. ¬The Semantic Web - ISWC 2010 : 9th International Semantic Web Conference, ISWC 2010, Shanghai, China, November 7-11, 2010, Revised Selected Papers, Part 2. (2010) 0.01 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Date
    29. 7.2011 14:44:56
  4. ¬The Semantic Web - ISWC 2010 : 9th International Semantic Web Conference, ISWC 2010, Shanghai, China, November 7-11, 2010, Revised Selected Papers, Part I. (2010) 0.01 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Date
    29. 7.2011 14:44:56
  5. Bizer, C.; Heath, T.: Linked Data : evolving the web into a global data space (2011) 0.00 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
  6. Frohner, H.: Social Tagging : Grundlagen, Anwendungen, Auswirkungen auf Wissensorganisation und soziale Strukturen der User (2010) 0.00 
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    Abstract
    Social Tagging ist eine Methode zur semantischen Datenorganisation. Im Unterschied zu traditionellen Ansätzen wird die Kategorisierung nicht von Experten vorgenommen, sondern von einer Vielzahl von Benutzern gemeinschaftlich entwickelt. Bezüglich der Daten existieren grundsätzlich keinerlei Einschränkungen. Dabei kann es sich sowohl um multimediale Inhalte als auch um wissenschaftliche Literatur handeln. Jeder Benutzer, unabhängig von Expertise oder Intention, ist aufgefordert, mithilfe von frei gewählten Tags die Kategorisierung der verwendeten Ressourcen zu unterstützen. Insgesamt entsteht dadurch eine Sammlung verschiedenster subjektiver Einschätzungen, die zusammen eine umfassende semantische Organisation bestimmter Inhalte darstellen. Ziel dieses Buches ist es, zunächst die Grundlagen und Anwendungen von Social Tagging zu erörtern und dann speziell die Effekte im Hinblick auf die Wissensorganisation und die sozialen Beziehungen der Benutzer zu analysieren. Eines der zentralen Ergebnisse dieser Arbeit ist die Erkenntnis, dass die gemeinschaftlich erzeugten Metadaten eine unerwartet hohe Qualität bzw. Bedeutsamkeit aufweisen, obwohl Mehrdeutigkeiten und verschiedene Schreibweisen diese negativ beeinflussen könnten. Social Tagging ist besonders effektiv für die Organisation von sehr großen oder auch heterogenen Daten-beständen, die mit herkömmlichen, experten-basierten Kategorisierungsverfahren nicht mehr verarbeitet werden können oder durch automatische Verfahren qualitativ schlechter indexiert werden. Durch Social Tagging wird nicht nur die Wissensorganisation gefördert, sondern darüber hinaus auch die Zusammenarbeit und der Aufbau von Communities, weshalb Social Tagging auch effizient in der Lehre eingesetzt werden kann.
  7. Berliner XMLTage 2004 : 11.-13. Oktober 2004 in Berlin. Proceedings (2004) 0.00 
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    Date
    3.10.2005 11:29:27
  8. Grossman, D.A.; Frieder, O.: Information retrieval : algorithms and heuristics (2004) 0.00 
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    Classification
    BCA (FH K)
    GHBS
    BCA (FH K)
  9. Learning XML : [creating self describing data] (2001) 0.00 
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    Classification
    TWCE (FH K)
    GHBS
    TWCE (FH K)
  10. Dadam, P.: Verteilte Datenbanken und Client/Server-Systeme : Grundlagen, Konzepte und Realisierungsformen (1996) 0.00 
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    Abstract
    Das Buch wendet sich als ein umfassender Kurs über Realisierungsformen verteilter Informationssysteme und deren Grundlagen an Studierende, Wissenschaftler und Praktiker. Es vermittelt Grundlagenwissen über die in den verschiedenen Teilbereichen auftretenden Problemstellungen und zeigt die technologischen Alternativen sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen bzw. Chancen und Risiken auf. Für Studenten eignet sich das Buch zum Selbststudium. Anhand eingestreuter Übungsaufgaben und Musterlösungen kann das Gelernte überprüft werden. Für Wissenschaftler stellt das Buch einen "roten Faden" durch dieses breite Gebiet dar und erleichtert so den Einstieg. Über die Hinweise auf aktuelle, weiterführende Literatur können dann die interessierenden Themen selbst weiterverfolgt werden. Für Praktiker vermittelt das Buch einen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge. Es gibt Hinweise auf die potentiellen Fallstricke bei der Realisierung solcher Systeme und kann somit dazu beitragen, gravierende Fehlentscheidungen zu vermeiden.

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  • m 10
  • s 4

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