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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelSemantische Mashups auf Basis des Linked Data Web(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Bizer, Christian; Becker, ChristianenDas World Wide Web wandelt sich von einem Medium zur Veröffentlichung von Texten zu einem Medium zur Veröffentlichung von strukturierten Daten. Neben Web-2.0-APIs spielen bei dieser Entwicklung zunehmend Linked-Data-Technologien eine zentrale Rolle. Linked-Data-Technologien ermöglichen die Vernetzung von Datenbanken mittels Datenlinks auf Basis der Webstandards HTTP-URIs und RDF (Resource Description Framework). Das Linked Data Web deckt ein breites Themenspektrum ab, unter anderem beinhaltet es Informationen zu Orten, Personen, Ereignissen, Publikationen, Musik, Filmen sowie biowissenschaftliche Daten. Semantische Mashups sind Anwendungen, die diesen Datenraum nutzen. Der Artikel erläutert die technologischen Grundlagen von Linked Data und gibt anhand von Beispielen einen überblick über den derzeitigen Entwicklungsstand semantischer Mashups.
- ZeitschriftenartikelWie man mit der Wikipedia semantische Verfahren verbessern kann(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Gillmeier, Stephan; Hengartner, Urs; Pedrazzini, SandroenDas automatische Zuweisen von Themengebieten zu beliebigen Dokumenten ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben in der Computerlinguistik. Um dies technisch überhaupt bewerkstelligen zu können, setzt es ein gewisses »Verständnis« eines Textes voraus. Üblicherweise werden bei solchen Verfahren groβe — von Hand erstellte — thematisch vorsortierte Datenbanken benutzt. In dieser Arbeit wird zusammen mit statistischen Datenanalysen die »Datenbank« Wikipedia verwendet, um mit ihren semantischen Strukturen automatisch passende Themen von Dokumenten zu identifizieren und anschlieβend zuzuordnen. Darüber hinaus wird mit einem weiteren Verfahren gezeigt, wie das Auffinden ähnlicher Dokumente verbessert werden kann.
- ZeitschriftenartikelText-Mining-Methoden im Semantic Web(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Schneider, Gerold; Zimmermann, HeinrichenAufbau, Pflege und Nutzung groβer Wissensdatenbanken erfordern den kombinierten Einsatz menschlicher und maschineller Informationsverarbeitung. Da groβe Teile des menschlichen Wissens in Textform vorliegen, bieten sich Methoden des Text Mining zur Extraktion von Wissensinhalten an. Dieser Artikel behandelt Grundlagen des Text Mining im Kontext des Semantic Web. Methoden des Text Mining werden besprochen, die für die halbautomatische Annotierung von Texten und Textteilen eingesetzt werden, insbesondere Eigennamenerkennung (Named-Entity Recognition), automatische Schlüsselworterkennung (Keyword Recognition), automatische Dokumentenklassifikation, teilautomatisches Erstellen von Ontologien und halbautomatische Faktenerkennung (Fact Recognition, Event Recognition). Es werden auch kritische Hintergrundfragen aufgegriffen. Das Problem der zu hohen Fehlerrate und der zu geringen Performanz automatischer Verfahren wird diskutiert. Zwei Beispiele aus der Praxis werden vorgestellt: Erstens das Forschungsprojekt OntoGene der Universität Zürich, in dem Protein-Protein-Interaktionen als Relationstripel aus der Fachliteratur extrahiert werden, und zweitens ein ontologiebasierter Tag-Recommender, der die manuelle Vergabe von Schlüsselwörtern an Wissensressourcen unterstützt.
- ZeitschriftenartikelUnstrukturierte Daten im Business Intelligence — Vorgehen, Ergebnisse und Erfahrungen in der praktischen Umsetzung(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Steinecke, Ute; Straub, WalterenInformation- on-Demand und Business Intelligence (BI) gehören zu den weiterhin wachsenden Beratungsfeldern. Standen bisher strukturierte Daten im Vordergrund, so wird es in Zukunft mehr und mehr darum gehen, Informationen aus unstrukturierten Daten wie beispielsweise aus Dokumenten, Videos, Bildern, E-Mails oder Wikis zu erschlieβen und zu nutzen. Unstrukturierte Informationen werden zwar u.a. bereits in ContentManagementsystemen verwaltet, aber in Kombination mit Business Intelligence kaum genutzt. Die Einbindung unstrukturierter Daten in BI-Systeme und deren Auswertung stellt die etablierten BI-Methoden vor vollkommen neue Anforderungen und verlangt zum Teil neue Verfahren und Technologien. Dabei liefern unstrukturierte Daten nicht nur Fakten, sondern vor allem auch Informationen aus dem und über den Kontext. Es kann für den Marketingleiter oder die Produktentwicklung entscheidend sein, ob es sich um positive, negative oder neutrale Kontexte handelt. Für Gewährleistungs- und Servicecenter kann es wesentlich sein, ob es sich um neue oder um bekannte Probleme handelt und in welcher Beziehung diese zu anderen Fragen stehen. An die Unternehmensberatung IBM Global Business Services ist eine Reihe von Anfragen gestellt worden, um unstrukturierte Daten in BI-Systeme zu integrieren und für Auswertungen und Reporting verfügbar zu machen. So wurde gemeinsam mit einer Customer Support Service GmbH ein Projekt aufgesetzt, um die Notizen von Agents auszuwerten, aufzubereiten und über herkömmliches Reporting dem Business bereitzustellen. Ein anderes Projekt hatte zum Ziel, RSS-Feeds automatisch zu klassifizieren und in die internen Informationssysteme zu integrieren. Im Folgenden werden das Vorgehen, die Ergebnisse und die Erfahrungen aus diesen zwei Anwendungen dargestellt.
- ZeitschriftenartikelSemantische Suche(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Sack, HaraldenTraditionelle Suchmaschinen stoβen im World Wide Web heute schnell an ihre Grenzen. Einerseits liefern Suchanfragen oft Listen mit Millionen von Ergebnisdokumenten zurück, sodass die Vollständigkeit des Suchergebnisses nicht mehr beurteilt werden kann. Andererseits finden sich darin zahlreiche nicht relevante Informationen, verursacht durch die Mehrdeutigkeiten, unterschiedlichen Kontext oder Pragmatik. Wünschenswert wären sowohl eine höhere Treffgenauigkeit und damit Qualität der erzielten Suchergebnisse sowie ein besserer überblick über die Ergebnisse bzw. über den gesamten Suchraum. Abhilfe verspricht eine Suche, die sich am tatsächlichen Inhalt der durchsuchten Dokumente und dessen Bedeutung orientiert anstatt wie heute üblich am Vergleich von Zeichenketten, wobei Kontext und Pragmatik berücksichtigt werden müssen. Im Semantic Web wird die Bedeutung multimedialer Dokumente mithilfe geeigneter Wissensrepräsentationen explizit gemacht. Werden diese semantischen Annotationen in den Suchprozess integriert, eröffnen sich neue Möglichkeiten, die Qualität der erzielten Suchergebnisse zu verbessern und speziell an Benutzerbedürfnisse anzupassen. Inhaltliche Zusammenhänge zwischen einzelnen Dokumenten können explizit gemacht werden und erlauben über Klassifikationen und Kategorisierungen neue Wege der Visualisierung des Such- und Ergebnisraumes hin zu einer explorativen Suche, die es dem Benutzer gestattet, die Suchergebnisse und damit im Zusammenhang stehende Informationen zu erkunden. Diese neuen Möglichkeiten der semantischen Suche sollen am Beispiel der Videosuchmaschine yovisto.com dargestellt werden.
- ZeitschriftenartikelAugmented und Blended Learning: Potenzial hybrider Lernumgebungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Reiss, Michael; Steffens, DirkenElektronische Infrastrukturen eröffnen neue Möglichkeiten für Geschäftsmodelle, Management und Teamarbeit sowie für Lernprozesse. Das Management des Lernens von Individuen und Gruppen profitiert von der durch eLearning ermöglichten organisatorischen Virtualisierung vor allem in Form erhöhter Personalisierung, gröβerer Reichweite und Reduktion von variablen Kosten. Elektronische Infrastrukturen ermöglichen durch Computeranimationen, Simulationen, Educational Games und Virtual-Reality-Systeme ferner eine Repräsentationsvirtualisierung, deren Potenzial vor allem in einer hochgradigen Gestaltbarkeit und hohen Bereitstellungsqualität von Bausteinen des Lernprozesses besteht und die dadurch für eine verbesserte Lernmotivation sorgt. So wie die organisatorische Virtualität nicht als reines eLearning, sondern als hybrides Blended Learning genutzt wird, geht es auch in Bezug auf die Repräsentationsvirtualität nicht um eine radikale Substitution realer durch virtuelle Bausteine, sondern vielmehr um eine Ergänzung, d.h. eine hybride Mischung aus realer und virtueller Repräsentation in Form des Augmented Learning. Der Beitrag liefert eine kritische Bewertung des Effektivitäts- und Effizienzpotenzials von Blended Learning und von Augmented Learning sowie von deren Kombination.
- ZeitschriftenartikelCartoon(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010)
- ZeitschriftenartikelImpressum(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010)
- ZeitschriftenartikelPublikationsmanagement mit BibSonomy -ein Social-Bookmarking-System für Wissenschaftler(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010) Hotho, Andreas; Benz, Dominik; Eisterlehner, Folke; Jäschke, Robert; Krause, Beate; Schmitz, Christoph; Stumme, GerdenKooperative Verschlagwortungsbzw. Social-Bookmarking-Systeme wie Delicious, Mister Wong oder auch unser eigenes System BibSonomy erfreuen sich immer gröβerer Beliebtheit und bilden einen zentralen Bestandteil des heutigen Web 2.0. In solchen Systemen erstellen Nutzer leichtgewichtige Begriffssysteme, sogenannte Folksonomies, die die Nutzerdaten strukturieren. Die einfache Bedienbarkeit, die Allgegenwärtigkeit, die ständige Verfügbarkeit, aber auch die Möglichkeit, Gleichgesinnte spontan in solchen Systemen zu entdecken oder sie schlicht als Informationsquelle zu nutzen, sind Gründe für ihren gegenwärtigen Erfolg.Der Artikel führt den Begriff Social Bookmarking ein und diskutiert zentrale Elemente (wie Browsing und Suche) am Beispiel von BibSonomy anhand typischer Arbeitsabläufe eines Wissenschaftlers. Wir beschreiben die Architektur von BibSonomy sowie Wege der Integration und Vernetzung von BibSonomy mit Content-Management-Systemen und Webauftritten. Der Artikel schlieβt mit Querbezügen zu aktuellen Forschungsfragen im Bereich Social Bookmarking.
- ZeitschriftenartikelGlossar zu Web 3.0 & Semantic Web(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 1, 2010)