Assoziative Suche für das Semantic Web

Während im gegenwärtigen Web das Sammeln vonInformation großteils von Menschen durchgeführt wird,soll es das Semantic Web ermöglichen diese Aufgabedurch Computerprogramme erledigen zu lassen. Zudiesem Zweck wird Information im Web mitmaschinen-interpretierbaren Daten angereichert,welche Aufschluss über deren Bedeutung (Semantik) geben.In der vorliegenden Arbeit wird ein Beitrag zu demsich derzeit noch in einer frühen Phase befindlichemForschungsfeld der Suche im Semantic Web geleistet,indem ein Suchansatz für das Semantic Web entwickeltund evaluiert wird. Als Ergänzung zur exakten Suchebasierend auf semantischen Metadaten sind in dasentwickelte Modell Methoden aus dem assoziativenRetrieval integriert. Assoziatives Retrieval ist einSuch-Paradigma aus dem Information Retrieval, welchesversucht ausgehend von einer Menge an relevanterInformation potentiell relevante Zusatzinformation zuidentifizieren, um Suchergebnisse durch zusätzlicherelevante Information zu verbessern. Im konkretenFall werden Assoziationen basierend auf semantischerÄhnlichkeit zwischen Konzepten aus einer Ontologieund inhaltsbasierter Ähnlichkeit zwischen Ressourcenerzeugt.

Autorentext
Studium der Telematik an der Technischen Universität Graz, Graduierung zum Dipl.-Ing. in 2003, Promotion zum Dr.techn. in 2008. Peter Scheir kam durch konkrete Anforderungen in der Entwicklung von wissensbasierten Systemen zum Themenfeld Semantic Web. Die vorliegende Dissertation beinhaltet aktuelle Ergebnisse seiner Arbeiten auf diesem Gebiet.

Klappentext
Während im gegenwärtigen Web das Sammeln von Information großteils von Menschen durchgeführt wird, soll es das Semantic Web ermöglichen diese Aufgabe durch Computerprogramme erledigen zu lassen. Zu diesem Zweck wird Information im Web mit maschinen-interpretierbaren Daten angereichert, welche Aufschluss über deren Bedeutung (Semantik) geben. In der vorliegenden Arbeit wird ein Beitrag zu dem sich derzeit noch in einer frühen Phase befindlichem Forschungsfeld der Suche im Semantic Web geleistet, indem ein Suchansatz für das Semantic Web entwickelt und evaluiert wird. Als Ergänzung zur exakten Suche basierend auf semantischen Metadaten sind in das entwickelte Modell Methoden aus dem assoziativen Retrieval integriert. Assoziatives Retrieval ist ein Such-Paradigma aus dem Information Retrieval, welches versucht ausgehend von einer Menge an relevanter Information potentiell relevante Zusatzinformation zu identifizieren, um Suchergebnisse durch zusätzliche relevante Information zu verbessern. Im konkreten Fall werden Assoziationen basierend auf semantischer Ähnlichkeit zwischen Konzepten aus einer Ontologie und inhaltsbasierter Ähnlichkeit zwischen Ressourcen erzeugt.

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