Literatur zur Informationserschließung
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© 2015 W. Gödert, TH Köln, Institut für Informationswissenschaft
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(Stand: 28. April 2022)
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1Horch, A. ; Kett, H. ; Weisbecker, A.: Semantische Suchsysteme für das Internet : Architekturen und Komponenten semantischer Suchmaschinen.
Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2013. 150 S.
ISBN 978-3-8396-0646-9
Abstract: In der heutigen Zeit nimmt die Flut an Informationen exponentiell zu. In dieser »Informationsexplosion« entsteht täglich eine unüberschaubare Menge an neuen Informationen im Web: Beispielsweise 430 deutschsprachige Artikel bei Wikipedia, 2,4 Mio. Tweets bei Twitter und 12,2 Mio. Kommentare bei Facebook. Während in Deutschland vor einigen Jahren noch Google als nahezu einzige Suchmaschine beim Zugriff auf Informationen im Web genutzt wurde, nehmen heute die u.a. in Social Media veröffentlichten Meinungen und damit die Vorauswahl sowie Bewertung von Informationen einzelner Experten und Meinungsführer an Bedeutung zu. Aber wie können themenspezifische Informationen nun effizient für konkrete Fragestellungen identifiziert und bedarfsgerecht aufbereitet und visualisiert werden? Diese Studie gibt einen Überblick über semantische Standards und Formate, die Prozesse der semantischen Suche, Methoden und Techniken semantischer Suchsysteme, Komponenten zur Entwicklung semantischer Suchmaschinen sowie den Aufbau bestehender Anwendungen. Die Studie erläutert den prinzipiellen Aufbau semantischer Suchsysteme und stellt Methoden der semantischen Suche vor. Zudem werden Softwarewerkzeuge vorgestellt, mithilfe derer einzelne Funktionalitäten von semantischen Suchmaschinen realisiert werden können. Abschließend erfolgt die Betrachtung bestehender semantischer Suchmaschinen zur Veranschaulichung der Unterschiede der Systeme im Aufbau sowie in der Funktionalität.
Inhalt: Vgl.: https://shop.iao.fraunhofer.de/publikationen/semantische-suchsysteme-fr-das-internet.html.
Themenfeld: Suchmaschinen ; Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
RSWK: Suchmaschine / Semantic Web / Information Retrieval ; Suchmaschine / Information Retrieval / Ranking / Datenstruktur / Kontextbezogenes System
BK: 54.72 Künstliche Intelligenz ; 54.32 Rechnerkommunikation ; 06.74 Informationssysteme
DDC: 025.0425 / DDC22ger ; 006.332 / DDC22ger
RVK: AN 93100 ; AN 95000 ; ST 205 ; ST 302
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2Reichenberger, K.: Kompendium semantische Netze : Konzepte, Technologie, Modellierung.
Berlin : Springer, 2010. X, 210 S.
ISBN 978-3-642-04314-7
(X.media.press)
Abstract: Semantische Technologien werden als die Zukunft menschlichen Wissens gehandelt. Gleichzeitig haftet ihnen immer noch etwas von Geheimwissenschaften an. Dieses Kompendium bietet eine auch für Quereinsteiger verständliche Einführung in das Thema. Es präsentiert verschiedene semantische Techniken, von automatischen Text-Mining-Verfahren bis hin zu komplexen Ontologien, mit einem Schwerpunkt auf semantischen Netzen. Das Kompendium semantische Netze versetzt seine Leser in die Lage zu beurteilen, was semantische Technologien leisten können, indem es die anschauliche Erklärung der Grundprinzipien mit Anwendungsbeispielen aus der Unternehmenspraxis und Kosten-Nutzen-Erwägungen ergänzt. Im praktischen Teil lernt der Leser semantische Netze zu modellieren. Eine Fülle von Beispielen, über 80 Abbildungen sowie zahlreiche Übungen erhöhen den praktischen Nutzen des Werkes.
RSWK: Semantisches Netz / Ontologie/ Semantic Web
DDC: 006.332 / DDC22ger
GHBS: TWPN (SI)
RVK: ST 302 ; ST 515 ; AN 93100 ; ST 285 ; ET 400 ; ST 304 (SWB) ; ST 205 (SWB)
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3Euzenat, J. ; Shvaiko, P.: Ontology matching.
Berlin : Springer, 2010. IX, 333 S.
ISBN 978-3-540-49611-3
Abstract: Ontologies are viewed as the silver bullet for many applications, but in open or evolving systems, different parties can adopt different ontologies. This increases heterogeneity problems rather than reducing heterogeneity. This book proposes ontology matching as a solution to the problem of semantic heterogeneity, offering researchers and practitioners a uniform framework of reference to currently available work. The techniques presented apply to database schema matching, catalog integration, XML schema matching and more. Ontologies tend to be found everywhere. They are viewed as the silver bullet for many applications, such as database integration, peer-to-peer systems, e-commerce, semantic web services, or social networks. However, in open or evolving systems, such as the semantic web, different parties would, in general, adopt different ontologies. Thus, merely using ontologies, like using XML, does not reduce heterogeneity: it just raises heterogeneity problems to a higher level. Euzenat and Shvaiko's book is devoted to ontology matching as a solution to the semantic heterogeneity problem faced by computer systems. Ontology matching aims at finding correspondences between semantically related entities of different ontologies. These correspondences may stand for equivalence as well as other relations, such as consequence, subsumption, or disjointness, between ontology entities. Many different matching solutions have been proposed so far from various viewpoints, e.g., databases, information systems, artificial intelligence. With Ontology Matching, researchers and practitioners will find a reference book which presents currently available work in a uniform framework. In particular, the work and the techniques presented in this book can equally be applied to database schema matching, catalog integration, XML schema matching and other related problems. The objectives of the book include presenting (i) the state of the art and (ii) the latest research results in ontology matching by providing a detailed account of matching techniques and matching systems in a systematic way from theoretical, practical and application perspectives.
Anmerkung: Online-Ausg.: Ontology Matching
Themenfeld: Semantische Interoperabilität
LCSH: Ontologies (Information retrieval) ; Semantic integration (Computer systems) ; World wide web
RSWK: Datenintegration / Informationssystem / Matching / Ontologie/ Schema / Semantic Web
BK: 54.72
DDC: 005.74 / DDC22ger
GHBS: TWY (E)
LCC: TK5105.88815 .E99 2007
RVK: ST 300 ; ST 302 ; ST 304
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4Hitzler, P. ; Krötzsch, M. ; Rudolph, S.: Foundations of Semantic Web technologies.
Boca Raton : Chapman & Hall/CRC Press, 2010. XII, 427 S.
ISBN 978-1-420-09050-5
(Chapman & Hall/CRC textbooks in computing)
Abstract: This text introduces the standardized knowledge representation languages for modeling ontologies operating at the core of the semantic web. It covers RDF schema, Web Ontology Language (OWL), rules, query languages, the OWL 2 revision, and the forthcoming Rule Interchange Format (RIF). A 2010 CHOICE Outstanding Academic Title ! The nine chapters of the book guide the reader through the major foundational languages for the semantic Web and highlight the formal semantics. ! the book has very interesting supporting material and exercises, is oriented to W3C standards, and provides the necessary foundations for the semantic Web. It will be easy to follow by the computer scientist who already has a basic background on semantic Web issues; it will also be helpful for both self-study and teaching purposes. I recommend this book primarily as a complementary textbook for a graduate or undergraduate course in a computer science or a Web science academic program. --Computing Reviews, February 2010 This book is unique in several respects. It contains an in-depth treatment of all the major foundational languages for the Semantic Web and provides a full treatment of the underlying formal semantics, which is central to the Semantic Web effort. It is also the very first textbook that addresses the forthcoming W3C recommended standards OWL 2 and RIF. Furthermore, the covered topics and underlying concepts are easily accessible for the reader due to a clear separation of syntax and semantics ! I am confident this book will be well received and play an important role in training a larger number of students who will seek to become proficient in this growing discipline.
Themenfeld: Semantic Web
LCSH: Semantic Web
RSWK: Semantic Web
BK: 54.62 ; 54.65
DDC: 004.738.5 (BVB) ; 025.042/7 (GBV)
GHBS: TVU (E) ; TWP (PB) ; TZG (HA) ; TVK (FH K)
LCC: TK5105.88815
RVK: ST 302 ; ST 205 ; ST 252
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5Beierle, C. ; Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen.4., verb. Aufl.
Wiesbaden : Vieweg + Teubner, 2008. XVIII, 495 S.
ISBN 978-3-8348-0504-1
(Studium: Computational intelligence)
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.
Inhalt: Ausgabe als E-Book: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9517-2.
Themenfeld: Wissensrepräsentation
Wissenschaftsfach: Informatik
LCSH: Computer science ; Information theory ; Telecommunication ; Engineering
RSWK: Wissensbasiertes System / Lehrbuch
BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz
DDC: 006.33 / DDC22ger
GHBS: TVU (FH GE)
RVK: ST 302 ; ST 304 ; QP 345
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6Hüsken, P.: Informationssuche im Semantic Web : Methoden des Information Retrieval für die Wissensrepräsentation.
VDM Verlag : Saarbrücken, 2006. VI, 107 S.
ISBN 978-3-86550-886-7
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.
Anmerkung: Zugl.: Dortmund, Univ., Dipl.-Arb., 2006 u.d.T.: Hüsken, Peter: Information-Retrieval im Semantic-Web.
Themenfeld: Semantic Web ; Wissensrepräsentation
RSWK: Information Retrieval / Semantic Web
BK: 06.74 / Informationssysteme ; 54.72 / Künstliche Intelligenz
DDC: 025.0402856332 / DDC22ger
GHBS: AZE (SI) ; TWPN (SI)
RVK: ST 205 ; ST 270 ; ST 302 ; AN 95000
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7Stuckenschmidt, H. ; Harmelen, F. van: Information sharing on the semantic web.
Berlin : Springer, 2005. XIX, 276 S.
ISBN 3-540-20594-2
(Advanced information and knowledge processing)
Abstract: Das wachsende Informationsvolumen im WWW führt paradoxerweise zu einer immer schwierigeren Nutzung, das Finden und Verknüpfen von Informationen in einem unstrukturierten Umfeld wird zur Sisyphosarbeit. Hier versprechen Semantic-Web-Ansätze Abhilfe. Die Autoren beschreiben Technologien, wie eine semantische Integration verteilter Daten durch verteilte Ontologien erreicht werden kann. Diese Techniken sind sowohl für Forscher als auch für Professionals interessant, die z.B. die Integration von Produktdaten aus verteilten Datenbanken im WWW oder von lose miteinander verbunden Anwendungen in verteilten Organisationen implementieren sollen.
Themenfeld: Semantic Web ; Wissensrepräsentation
LCSH: Semantic Web ; Ontologies (Information retrieval) ; Knowledge management
RSWK: Semantic Web / Ontologie/ Information Retrieval / Verteilung / Metadaten / Datenintegration
BK: 06.74 / Informationssysteme ; 54.72 / Künstliche Intelligenz
DDC: 025.04 / dc22
GHBS: TWY (DU) ; OVU (DU) ; PZY (DU) ; TVU (E) ; TWZ (SI) ; TWX (FH K) ; TYP (HA) ; TYG (HA) ; TZH (HA)
LCC: TK5105.88815.S84 2005
RVK: ST 205 Informatik / Monographien / Vernetzung, verteilte Systeme / Internet allgemein ; ST 515 Informatik / Monographien / Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung / Wirtschaftsinformatik / Wissensmanagement, Information engineering ; ST 271 (BVB) ; ST 302 (BVB) ; QH 500 (BVB)
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8Berry, M.W. (Hrsg.): Survey of text mining : clustering, classification, and retrieval.
New York, NY : Springer, 2004. XVII, 244 S.
ISBN 0-387-95563-1
Abstract: Extracting content from text continues to be an important research problem for information processing and management. Approaches to capture the semantics of text-based document collections may be based on Bayesian models, probability theory, vector space models, statistical models, or even graph theory. As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. Knowledge extraction or creation from text requires systematic yet reliable processing that can be codified and adapted for changing needs and environments. This book will draw upon experts in both academia and industry to recommend practical approaches to the purification, indexing, and mining of textual information. It will address document identification, clustering and categorizing documents, cleaning text, and visualizing semantic models of text.
Themenfeld: Data Mining
LCSH: Data mining ; Information retrieval ; Data mining / Congresses (GBV) ; Cluster analysis / Congresses (GBV) ; Discriminant analysis / Congresses (GBV)
RSWK: Text Mining / Aufsatzsammlung
BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz ; 06.74 / Informationssysteme
DDC: 005.741 ; 006.3
LCC: QA76.9.D343
RVK: ST 270 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme ; ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
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9Staab, S. u. R. Studer (Hrsg.): Handbook on ontologies.
Berlin : Springer, 2004. XV, 660 S.
ISBN 3-540-40834-7
(International handbook on information systems)
Abstract: An ontology is a description (like a formal specification of a program) of concepts and relationships that can exist for an agent or a community of agents. The concept is important for the purpose of enabling knowledge sharing and reuse. The Handbook on Ontologies provides a comprehensive overview of the current status and future prospectives of the field of ontologies. The handbook demonstrates standards that have been created recently, it surveys methods that have been developed and it shows how to bring both into practice of ontology infrastructures and applications that are the best of their kind.
Themenfeld: Semantic Web ; Wissensrepräsentation
LCSH: Knowledge representation (Information theory) ; Conceptual structures (Information theory) ; Ontology ; Database design ; Expert systems (Computer science)
RSWK: Informationssystem / Wissenstechnik / Ontologie/ Aufsatzsammlung ; Semantic Web / Wissensbasiertes System / Ontologie/ Aufsatzsammlung ; Informationssystem / Konzeptionelle Modellierung / Ontologie/ Aufsatzsammlung
BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz ; 54.62 / Datenstrukturen
DDC: 003/.54 / dc22
GHBS: TVU (DU) ; TWY (DU) ; TVUR (SI) ; TVB (W) ; TZH (HA) ; TYP (HA) ; TXV (FH K)
LCC: Q387.H36 2004
RVK: ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines ; QP 345 Wirtschaftswissenschaften / Allgemeine Betriebswirtschaftslehre / Unternehmensführung / Organisation / Informationswesen. Informationssysteme ; ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme ; ST 265 (BVB)
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10Bechtolsheim, M. von: Agentensysteme : verteiltes Problemlösen mit Expertensystemen.
Wiesbaden : Vieweg, 1992. XII,274 S.
ISBN 3-528-05297-X
(Programm angewandte Informatik)
Abstract: Problem solving in Unternehmen und Organisationen geschieht vielerorts und vernetzt. Herkömmliche Expertensysteme tragen diesem Faktum kaum Rechnung. Deshalb ist gerda die Betriebswirtschaftslehre angewiesen auf den Agentensystemansatz, bei dem Problemlösungen so modelliert werden, daß sie den realen Verhältnissen möglichst nahe kommen
Anmerkung: Zugl.: Köln, Univ., Diss., 1992 u.d.T.: Bechtolsheim, Matthias von: Verteiltes Problemlösen mit Expertensystemen
RSWK: Unternehmen / Expertensystem / Agent; Expertensystem / Verteilte künstliche Intelligenz (BVB) ; Expertensystem / Problemlösen (BVB) ; Agent «Künstliche Intelligenz» / Verteilte künstliche Intelligenz (BVB)
BK: 54.72 / Künstliche Intelligenz ; 85.20 / Betriebliche Information und Kommunikation
GHBS: TVU (PB) ; TXX (FH K)
RVK: ST 286 ; ST 330 Informatik / Monographien / Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung / Bildverarbeitung und Mustererkennung ; QP 345 Wirtschaftswissenschaften / Allgemeine Betriebswirtschaftslehre / Unternehmensführung / Organisation / Informationswesen. Informationssysteme ; ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
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11Nagao, M.: Knowledge and inference.Aus d. Japan. übers. von Richard Weyrauch.
Boston : Acad. Press, 1990. XV, 304 S.
ISBN 0-12-513662-5
Abstract: Knowledge and Inference discusses an important problem for software systems: How do we treat knowledge and ideas on a computer and how do we use inference to solve problems on a computer? The book talks about the problems of knowledge and inference for the purpose of merging artificial intelligence and library science. The book begins by clarifying the concept of ""knowledge"" from many points of view, followed by a chapter on the current state of library science and the place of artificial intelligence in library science. Subsequent chapters cover central topics in the artificial intelligence: search and problem solving, methods of making proofs, and the use of knowledge in looking for a proof. There is also a discussion of how to use the knowledge system. The final chapter describes a popular expert system. It describes tools for building expert systems using an example based on Expert Systems-A Practical Introduction by P. Sell (Macmillian, 1985). This type of software is called an ""expert system shell."" This book was written as a textbook for undergraduate students covering only the basics but explaining as much detail as possible.
Themenfeld: Wissensrepräsentation ; Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
LCSH: Artificial intelligence ; Inference ; Knowledge, Theory of
RSWK: Expertensystem / Wissensrepräsentation ; Inferenz/ Wissensrepräsentation
DDC: 006.3
GHBS: TXX (FH K)
LCC: Q335
RVK: ST 285 ; ST 302