FernUniversität Hagen

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Abgeschlossene Diplomarbeit: Einsatz von Graph-basierten Maßen für das Relevance Ranking in semantischen Wissensbasen

Betreuer

Bearbeiter

  • Dirk Friedenberger

Verwandte Projekte

Abgabetermin

2013-

Formalia

Voraussetzungen
  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten im Bereich der semantischen Suche
  • Kenntnisse im Umgang mit Ontologien
  • JAVA

Aufgabenstellung

OWIM SemSearch ist ein Framework zur Suche- und zum Relevanz Ranking von Instanzen in RDF Wissensbasen anhand eines Anwendungskontextes. Die Relevanz einer gefunden RDF Instanz ergibt sich dabei aus der Konfiguration des spezifischen Anwendungskontextes, die im Vorfeld durch einen Domänen Experten durchgeführt werden muss. Anwendungskontext unabhängigen Anfragen werden dabei bislang nicht vom Framework unterstützt. In dieser Diplomarbeit sollen insofern Graph-basierte Relevanz-Maße untersucht werden die bei Anwendungskontext unabhängigen Anfragen Anwendung finden können. Dabei soll insbesondere untersucht werden inwiefern sich Graph-basierte Verfahren für die Eingabe von multiplen Instanzen unterschiedlichen Typs eignen und inwiefern diese Verfahren auf die bereits von OWIM SemSearch bereitgestellten Funktionstypen übertragbar sind. Diese Arbeit umfasst konkret folgende Aufgaben:

  • State of the art Expertensuche
  • State of the art Graph-basierter Relevanz-Maße für die Eingabe von Instanzmengen
  • Prototypische Implementierung der Relevanz-Maße in Java und Umsetzung des Anwendungsfalls Expertensuche auf einer Testdatenbasis
  • Integration der Implementierung in das bestehende OWIM SemSearch Framework