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Abgeschlossene Masterarbeit: Merkmalvektoren zur Repräsentation von Anwendungskontexten

Betreuer

Bearbeiter

  • Andreas Diener

Verwandte Projekte

Abgabetermin

2013-03

Formalia

Voraussetzungen
  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten im Bereich der semantischen Suche
  • Kenntnisse im Umgang mit Ontologien, Anwendungskontexten und OWIM SemSearch

Aufgabenstellung

OWIM SemSearch ist ein Framework zur Suche- und Relevanz Ranking von Entitäten in RDF Wissensbasen anhand eines Anwendungskontextes. Die Relevanz einer gefunden Entität ergibt sich dabei aus der Konfiguration eines Anwendungskontextes, die im Vorfeld durch einen Domänen Experten durchgeführt werden muss. Aktuell berechnet sich dabei der Relevanzwert einer Entität über eine Amalgamation Funktion, die sowohl strukturelle Aspekte als auch die Relevanz von Attributen und Relationen als Faktoren zu einem Gesamtwert zusammenführt. Im Dokument zentrischen Information Retrieval sowie in der semantischen Suche werden für die Repräsentation von solchen Merkmalen unter anderem auch Merkmalsvektoren verwendet. Merkmalsvektoren dienen dabei der Projektion von Objekten über spezifizierte Merkmalsausprägungen in Merkmalsräume für die Anwendung von Relevanzfunktionen. In dieser Arbeit soll untersucht werden wie Merkmalsvektoren in semantischen Suchansätzen aufgebaut sind, durch welche Modelle dieser Aufbau gestützt wird und inwieweit die Anwendung von Merkmalsvektoren für die Beschreibung von Instanzen über OWIM SemSearch Anwendungskontexte anwendbar ist.

Diese Arbeit umfasst insofern:

  • Analyse der Anwendung von Merkmalsvektoren im Bereich semantischer Information Retrieval Ansätze
  • Analyse von Anwendungskontexten für die Beschreibung von Instanzen einer semantischen Wissensbasis
  • Analyse der Anwendbarkeit von Merkmalsvektoren für die Beschreibung von Instanzen über Anwendungskontexte