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Wissensrepräsentation und Information Retrieval WS 2003/04


Günter Bachelier, Dr. phil.


Institut für Informationswissenschaft - Philosophische Fakultät III -

Universität des Saarlandes


Beschreibung

Erarbeitung eins Überblicks über ausgewählte Formen der Wissensrepräsentation allgemein und deren Bedeutung für das Information Retrieval.

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Schlagworte allgemein

Baysche Netze Boolsches IR Cluster
Expertensysteme Fuzzy IR Fuzzy Theorie
Frames Indexe Indexing
Inferenz Netze Information Retrieval (IR) Kataloge
Klassifikationen Knowledge Representation (KR) Logik
Neuronale Netze Objekte Objektorientierte Analyse
Ontologien Prädikatenlogik Probabilistisches IR
Probabilistische Netze Produktionssysteme Regeln
regelbasierte WR Relevanz-Feedback Prädikatenlogik
Selbstorganisierende Karten (SOMs) Semantische Netze Semantic Web
Thesaurus Topic Maps Unified Modeling Language (UML)
Unschärfe Unsicherheit Vagheit
Vektorraum-Modell Vokabular (kontrolliertes) Wissensbasierte Systeme
Wissensrepräsentation (WR)    

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Themenbereiche

Sitzung

Datum

Themen

Referenten (b = benoteter und u = unbenoteter Schein)

00 09.10.2003 Vorbesprechung und erste Themenvergabe  
01 23.10.2003 00) Einführungsvorlesung "Einordnung, Überblick" und Themenvergabe Günter Bachelier (pdf)
02 30.10.2003 01) Wissen, Wissensarten Stefanie Marianne Gsell (u), Judith Tinnes (u)
03 06.11.2003 02) Kataloge, Indexe, kontrolliertes Vokabular, Klassifikationen, Thesauri Anne Barbara Köster (u)
04 13.11.2003 03) Boolsches IR, Erweitertes Boolsches IR Willi Töws (b)
05 20.11.2003 04) Vektorraum IR, Cluster, Relevanz-Feedback 1 Verena Ayere (b)
06 27.11.2003 04) Vektorraum IR, Cluster, Relevanz-Feedback 2 Sebastian Böll (u)
07 04.12.2003 05) Neuronale Netze, Selbstorganisierende Karten (SOMs) Stefan Hornberger (u)
08 11.12.2003 06) Vagheit, Unsicherheit Günter Bachelier: Warum ist IR ein schwieriges Problem (pdf)
09 18.12.2003 07) Fuzzy Theorie, Fuzzy IR Yi Zhou (b)
10 08.01.2004 08) Probabilistisches IR, Inferenz Netze, Baysche Netze Simone Dorscheid (b)
11 15.01.2004 09) Objekte, Objektorientierte Analyse, UML Mahsa Valizadeh (b)
12 22.01.2004 10) Regeln, Produktionssysteme, Expertensysteme Günter Bachelier: Wissensaquisition in XPs (pdf)
13 29.01.2004 11) Semantische Netze, Topic Maps, Frames Anna Kubunko (b)
14 05.02.2004 12) Logik, Prädikatenlogik Patrick Pekczynski (b)
15 12.02.2004 13) Semantic Web, Ontologien 1 Michael Grub (u)
16 19.02.2004 13) Semantic Web, Ontologien 2 Robin Hemberger (u)

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WRIR@de.Wikipedia

  Anmerkungen mit (*) gekennzeichnete Schlagworte bezeichnen vorhandene Artikel in de.Wikipedia, die im Rahmen des Seminars modifiziert wurden; mit (!) gekennzeichnete Schlagworte wurden im Rahmen des Seminars als neue Artikel in de.Wikipedia eingefügt.

Die Links verweisen auf die entsprechenden Artikel in de.Wikipedia (links) sowie in en.Wikipedia (rechts).

       
 

Themen

Schlagworte (deutsch)

Schlagworte (englisch)

01) Wissen, Wissensarten Wissen*, Wissensqualität!, Wissensrepräsentation, Knowledge, Knowledge representation,
02) Katalog, Index, Klassifikation, Thesaurus Index, Katalog, Dokumentation*, Dokumentationssprache*, Klassifikation*, Klassifikationssystem = Systematik*, Notation*, Notation (Dokumentation)*, Thesaurus, Classification, index, Thesaurus,
03) Boolsches IR, Erweitertes BIR Boolesche Algebra, Boolsches Retrieval, Erweitertes Boolsches Retrieval!, Information Retrieval*, Boolean algebra, Information retrieval,
04) Vektorraum IR, Cluster, Relevanzfeedback Cluster, Clusteranalyse, Information Retrieval*, Informationssystem*, Relevanz-Feedback (IS)!, Relevanz-Feedback (IRS)!, Relevanz-Feedback (Vektorraumodell)!, Vektorraum IR!,  
05) Neuronale Netze, SOMs Neuronale Netze, Selbstorganisierende Karten (SOMs)!,  
06) Vagheit, Unsicherheit    
07) Fuzzy Theorie, Fuzzy IR

Fuzzy Logik, Fuzzy Logik (IRS), Fuzzy-Arithmetik, Intervall-Arithmetik,

Fuzzy logic,
08) Probabilistisches IR, Inferenz Netze, Bayes Netze Bayes'sche_Wahrscheinlichkeitstheorie, Bayes-Theorem, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Bayes' theorem, Bayesian probability,
09) Objekte, Objektorientierte Analyse, UML Objektorientierte Programmierung, UML, Object-oriented programming,
10) Regeln, Produktionssystem, Expertensystem

Experte, Expertensystem, Expertenwissen, Knowledge-Engineering, Produktionssystem, Regel, Wissensbasierte Systeme, Wissenserhebung, Wissensinterpretation.

Expert System,
11) Semantische Netze, Topic Maps, Frames Semantisches Netz, Topic Maps, Frames,  
12) Logik, Prädikatenlogik Logik, Prädikatenlogik, Logic,
13) Semantic Web, Ontologien Ontologie, Ontologie (Informatik), Semantic Web, Ontology_(computer_science), Semantic_Web,
       
    Die Veränderungsvorschläge bzw. die Artikelvorschläge für de.Wikipedia sind auf der Seite WRIR-Wikipedia.html zusammengefasst.  

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Literaturvorschläge zu den Themenbereichen

Anmerkungen Zu den Themenbereichen sollen die genannten Literaturvorschläge gesichtet werden, und es soll eine individuelle Auswahl getroffen werden, die für einen Vortrag und ein Referat bearbeitet wird (siehe auch Web Ressourcen). Alternative Literaturquellen können ebenso genutzt werden.
   
   
 

01) Wissen, Wissensarten

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: 3ff)
  Bibel et al. (1993: Kap. 1)
  Haun (2000: Kap. 2.1 - 2.3)
  Reimer (1991: Kap. 1)
 
Themenbereiche
 

02) Kataloge, Indexe, kontrolliertes Vokabular, Klassifikationen, Thesauri

 
  Ferber (2003: 47ff)
  Grossman & Frieder (1998: Kap. 3.6)
  Hennings et al. (1994: Kap. 3)
  Kowalski (1999: Kap. 3)
  Nohr (2003: 20, 27ff, 31ff)
  Salton & McGill (1987: 81ff)
 
Themenbereiche
 

03) Boolsches IR, Erweitertes Boolsches IR

 
  Baeza-Yates & Ribeiro-Neto (1999: 25ff, 38ff)
  Ferber (2003: 33ff)
  Grossman & Frieder (1998: 58ff, 176ff)
  Lee (1994)
  Waller & Kraft (1979)
  http://kontext.fraunhofer.de/haenelt/kurs/folien/IR-ModelleBoole.pdf
 
Themenbereiche
 

04) Vektorraum IR, Cluster, Relevanz-Feedback

 
  Bachelier (1995: Kap. 2, Kap. 4)
  Baeza-Yates & Ribeiro-Neto (1999: Kap. 2.5.3, Kap. 2.7, Kap. 5.2)
  Ferber (2003: Kap. 3.6, Kap. 6.1, Kap. 9)
  Grossman & Frieder (1998: Kap. 2.1, Kap. 3.1-3.2)
  Kowalski (1999: Kap. 5.2.2, Kap. 6.2.2)
  Nohr (2003: 33ff)
  Panyr (1986a: Kap 2, 1987a, b)
  Rijsbergen (1979: Kap. 3)
  Salton & McGill (1987: Kap. 3.3, Kap 6.2-6.5)
  http://kontext.fraunhofer.de/haenelt/kurs/folien/Clustering.pdf
  http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Publikationen/Buecher/Kap3.Clustering.ppt
 
Themenbereiche
 

05) Neuronale Netze, Selbstorganisierende Karten (SOMs)

 
  Bachelier (1995: Kap. 2-4)
  Bachelier (1998: Kap. 2-4)
  Grossman & Frieder (1998: Kap. 2.6)
  Schöneburg & Gawelczyk (1990: Kap. 2 - 4)
  Scholtes (1993)
 
Themenbereiche
 

06) Vagheit, Unsicherheit

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap. 2.4)
  Agosti et al. (2000: 179ff, 207ff)
  Heinsohn & Socher-Ambrosius (1999: Kap 7, Kap. 8)
  Motro & Smets (1997: Kap. 2, Kap. 7, Kap. 8)
 
Themenbereiche
 

07) Fuzzy Theorie, Fuzzy IR

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap. 2.4)
  Bibel et al. (1993: Kap. 12.3)
  Grauel (1995)
  Grossman & Frieder (1998: Kap. 2.8)
  Heinsohn & Socher-Ambrosius (1999: Kap. 8)
  Miyamoto (1998: F.4.2)
  Panyr (1986d)
 
Themenbereiche
 

08) Probabilistisches IR, Probabilistische Netze, Inferenz Netze, Baysche Netze

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap. 2.5)
  Baeza-Yates & Ribeiro-Neto (1999: 30ff)
  Beierle & Kern-Isberner (2003: Kap. 11)
  Cooper (1991)
  Grossman & Frieder (1998: 22ff)
  Harter (1975a, b)
  Henrion et al. (1997)
  Kwok (1995)
  Motro & Smets (1997: 255 - 284)
  Panyr (1986c)
  Rijsbergen (1979: Kap. 6)
  Robertson (1977a, b, c, 1979)
  Salton & McGill (1987: 101ff)
  Turtle (1991)
  Turtle & Croft (1990, 1991)
  Wong & Yao (1995)
 
Themenbereiche
 

09) Objekte, Objektorientierte Analyse, UML

 
  Bibel et al. (1993: Kap. 2.6)
  Oestereich (2001)
 
Themenbereiche
 

10) Regeln, Produktionssysteme, Expertensysteme

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap. 2.1)
  Beierle & Kern-Isberner (2003: Kap. 4)
  Jackson (1987: Kap. 3)
  Jüttner & Güntzer (1988: Kap. 3)
  Karbach & Linster (1990)
  Heinsohn & Socher-Ambrosius (1999: Kap 5)
  Hennings (1990)
  Puppe (1991: Kap. 4)
  Reimer (1991: Kap. 2.3)
  Tong & Shapiro (1985)
 
Themenbereiche
 

11) Semantische Netze, Topic Maps, Frames

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap. 2.3)
  Bibel et al. (1993: Kap. 2.4)
  Grossman & Frieder (1998: Kap. 3.7)
  Park & Hunting (2002)
  Reimer (1991: Kap. 3, Kap. 4)
  Sowa (1991: Kap. 2. Kap. 3)
 
Themenbereiche
 

12) Logik, Prädikatenlogik

 
  Altenkrüger & Büttner (1992: Kap 2.2)
  Beierle & Kern-Isberner (2003: Kap. 3)
  Bibel et al. (1993: Kap. 2.3)
  Ferber (2003: 195ff)
  Heinsohn & Socher-Ambrosius (1999: Kap 4)
  Reimer (1991: Kap. 2.2)
 
Themenbereiche
 

13) Semantic Web, Ontologien

 
  Fensel et al. (2003: Vorwort, Kap. 1, Kap. 4, Kap. 6)
  Daconta et al. (2003)

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Gesamtliteraturliste

  Anmerkung Die Literatur kann auf Wunsch zu Beginn des Seminars (dig.) zur Verfügung gestellt werden.
  Tip Zu vielen Schlagworten lohnt sich ein Blick in die Terminologie-Referenz von Sundermeyer [Sunder91] bzw. in [Bundy96].
     
     
  [Agosti00] Agosti, M.; Crestani, F.; Pasi, G.: Lectures on Information Retrieval. European Sommer School ESSIR2000, Berlin, 2000.
  [Altenk92] Altenkrüger, D.; Büttner, W.: Wissensbasierte Systeme. Wiesbaden, 1992/1997.
  [Bachel95] Bachelier, Günter: PSS-Kohdex (Pseudo-Stetige-Sensorische-Kohonen-Indexierung), Konzepte zur integrierten Indexierung und Visualisierung von Textdaten auf der Basis Pseudo-Stetiger-Sensorischer-Kohonen-Karten. Magisterarbeit, Institut Informationswissenschaft an der Philosophischen Fakultät der Universität des Saarlandes, 1995. (Marburg, ISBN 3-8288-8221-4, 1998).
  [Bachel98] Bachelier, Günter: Einführung in Selbstorganisierende Karten. Marburg, ISBN 3-8288-5017, 1998.
  [Bachel02] Bachelier, Günter: Polyrepräsentation, Relevanz-Approximation und aktives Lernen im Vektorraummodell des Information-Retrievals. Dissertation, Institut Informationswissenschaft an der Philosophischen Fakultät III der Universität des Saarlandes, 2002. http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2002/66/
  [Baeza99] Baeza-Yates, Richardo; Ribeiro-Neto, Berthier: Modern Information Retrieval. ACM Press, New York, 1999, 0-21-39829-X.
  [Beierl03] Beierle, Christoph; Kern-Isberner, Gabriele: Methoden wissensbasierter Systeme. Vieweg-Verlag, Wiesbaden, 2003, ISBN 3-528-05723-8.
  [Bibel93] Bibel, W.; Hölldobler, S.; Schaub, T.: Wissensrepräsentation und Inferenz. Braunschweig, 1993.
  [Bundy96] Bundy, Alan (ed.): Artificial Intelligence Techniques. Springer, 4A, 1996.
  [Cooper91] Cooper, William S.: Some inconsistencies and misnomers in probabilistic information retrieval. In: Bookstein et al. (1991), SIGIR 1991, S. 57 - 61.
  [Cresta98] Crestani, F.; Lalmas, M.; Rijsbergen, C.J. van: Information Retrieval: Uncertainty and Logik. Kluwer, 1998.
  [Dacont03] Daconta, Michael C., Obrst, Leo; Smith, Kevin T.: The Semantic Web. John Wiley & Sons, 2003.
  [Fensel03] Fensel, D.; Hendler, J.; Lieberman, H.; Wahlster, W.: Spinning the Semantic Web. MIT Press, Cambridge, 2003.
  [Ferber03] Ferber, Reginald: Information Retrieval - Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web. Heidelberg, 2003, 3-89864-213-5.
  [Grauel95] Grauel, Adolf: Fuzzy Logik. Mannheim, 1995, 3-411-16801-3.
  [Grossm98] Grossman, D.A.; Frieder, O.: Information Retrieval. Kluwer, 1998.
  [Harte75a] Harter, P.S.: A Probabilistic Approach to Automatic Keyword Indexing (Part 1). In: Journal of the ASIS 26 (1975), S. 197-206.
  [Harte75b] Harter, P.S.: A Probabilistic Approach to Automatic Keyword Indexing (Part 2). In: Journal of the ASIS 26 (1975), S. 280-289.
  [Haun00] Haun, Matthias: Wissensbasierte Systeme. Renningen, 2000.
  [Heinso99] Heinsohn, J.; Socher-Ambrosius, R.: Wissensverarbeitung. Heidelberg, 1999.
  [Hennin90] Hennings, Ralf-Dirk: Expertensysteme als neue Zugangssysteme zur Fachinformation. In: Buder, M.; Rehfeld, W.; Seeger, Th.: Grundlagen der praktischen Information und Kommunikation. Saur-Verlag, München u.a., 1990, S. 247-263.
  [Hennin94] Hennings, Ralf-Dirk; Knorz, Gerhard; Manecke, Hans-Jürgen; Reinicke, Willi; Schwandt, Joachim: Wissensrepräsentation und Information Retrieval. Potsdam, 1994.
  [Jackso87] Jackson, Peter: Expertensysteme. Bonn, 1987.
  [Juettn88] Jüttner, Gerald; Güntzer, Ulrich: Methoden der Künstlichen Intelligenz für Information Retrieval. München, 1988.
  [Karbac90] Karbach, W.; Linster, M.: Wissensaquisition für Expertensysteme. München, 1990.
  [Kowals99] Kowalski. G.: Information Retrieval Systems. Kluwer, 1999.
  [Kwok95] Kwok, K. L.: A network approach to probabilistic information retrieval. In: ACM Trans. Inf. Syst. 13, 3 (Jul. 1995), S. 324 - 353.
  [Lee94] Lee, Joon Ho: Properties of extended Boolean models in information retrieval. In: Croft & Rijsbergen (1994): SIGIR 1994, S. 182 - 190.
  [Miyamo98] Miyamoto, S.: Information Retrieval. In: Ruspini, Enrique H.; Bonissone, Piero P.; Pedrycz, Witold (eds.): Handbook of fuzzy computation. Bristol, Institute of Physics Publ., 1998: F.4.2.
  [Motro97] Motro, A.; Smets, P.: Uncertainty Management in Information Systems. Kluwer, 1997.
  [Nohr03] Nohr, Holger: Grundlagen der automatischen Indexierung. Berlin, 2003.
  [Oester01] Oestereich, Bernd: Objektorientierte Softwareentwicklung - Analyse und Design mit der Unified Modeling Language. München, 2001.
  [Panyr86a] Panyr, Jiri: Automatische Klassifikation und Information Retrieval. Tübingen, 1986a.
  [Panyr86b] Panyr, Jiri: Relevanzproblematik in Information-Retrieval-Systemen. In: Nachrichten für Dokumentation 37, S. 2 - 4, 1986b.
  [Panyr86c] Panyr, Jiri: Probabilistische Modelle in Information-Retrieval-Systemen. In: Nachrichten für Dokumentation 37, S. 60 - 66, 1986c.
  [Panyr86d] Panyr, Jiri: Die Theorie der Fuzzy-Mengen und Information-Retrieval-Systeme. In: Nachrichten für Dokumentation 37, S. 163 - 168, 1986d.
  [Panyr87a] Panyr, Jiri: Vektorraum-Modell und Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen. In: Nachrichten für Dokumentation 38, S. 13 - 20, 1987a.
  [Panyr87b] Panyr, Jiri: Interaktive Retrievalstrategien: Relevanzfeedback. In: Nachrichten für Dokumentation 38, S. 145 - 152, 1987b.
  [Park02] Park, J.; Hunting, S. (Eds.): XML Topic Maps. 2002.
  [Puppe91] Puppe, Frank: Einführung in Expertensysteme. Berlin, 1991.
  [Reimer91] Reimer, Ulrich: Einführung in die Wissensrepräsentation - Netzartige und schema-basierte Repräsentationsformate. Stuttgart, 1991.
  [Rijsbe79] Rijsbergen, C. J. van: Information Retrieval. 1979.
  [Rober77a] Robertson, S. E.: Progress in Documentation, Theories and Models in Information Retrieval. In: Journal of Docum. 33, 126-148, 1977a.
  [Rober77b] Robertson, S. E.: The Probabilistic Character of Relevance. In: Inform. Process. & Management 13, 247-251, 1977b.
  [Rober77c] Robertson, S.E.: The Probability Ranking Principle in IR. In: Journal of Docum. 33, 294-304, 1977c.
  [Rober79] Robertson S.E.: Indexing Theory and Retrieval Effectivness. In: Drexel Library Quartely 14, 40-56, 1979.
  [Salton87] Salton, G.; McGill, M.J.: Information Retrieval. MacGraw-Hill, 1987.
  [Scholt93] Scholtes, Johannes Cornelis: Neural Networks in Natural Language Processing and Information Retrieval. Dissertation, Uni Amsterdam, 1993.
  [Schoen90] Schöneburg, E.; Hausen, N.; Gawelczyk, A.: Neuronale Netze. Haar/München, 1990.
  [Sowa91] Sowa, John (Editor): Principles of Semantic Networks. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1991.
  [Sunder91] Sundermeyer, K.: Knowledge Based Systems - Terminology and References. Mannheim, 1991.
  [Tong85] Tong, R.M; Shapiro, D.G.: Experimental investigations of uncertainty in a rule-based system for information retrieval. In: Internat. Jour. of Man-Machine Studies, 22, 1985, S. 265 - 282.
  [Turtl90] Turtle, Howard; Croft, W. Bruce: Inference networks for information retrieval. In: Vidick (1990), SIGIR 1990, S. 1 - 24.
  [Turtl91a] Turtle, Howard; Croft, W. Bruce: Evaluation of an Inference network-based retrieval model. In: ACM Trans. Inf. Syst. 9, 3 (Jul. 1991), S. 187 - 222.
  [Turtl91b] Turtle, Howard: Inference Networks for Document Retrieval. Ph.D. Dissertation, Computer Science Department, University of Massaschusetts, 1991.
  [Waller79] Waller, W.G.; Kraft, D.H.: A mathematical Model for weighted Boolean retrieval systems. In: Information Processing and Management, 15 (5), 1979, S. 235 -245.
  [Wong95] Wong, S. K. M.; Yao, Y. Y.: On modeling information retrieval with probabilistic inference. In: ACM Transactions on Information Systems, Volume 13, Issue 1 (1995), S. 38-68.

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Web Ressourcen: Vorlesungen, Seminararbeiten, Scripte, Tutorien, Folien, ...

Anmerkung wegen Web-Demenz sind die Angaben wie immer ohne Gewähr
   
 

1) Information Retrieval (allgemein)

 
  Faloutsos, C.; Oard, D.: A Survey of Information Retrieval and Filtering Methods.
  Fuhr, Norbert: Information Retrieval - Skriptum zur Vorlesung im SS 02. 27. Juni 2002.
  Haenelt, Karin: Information Retrieval. WS 2002/2003. [IR-Modelle, IR-ModelleBoole, Clustering, ProbFormeln].
  Knorz, Gerhard: Indexieren, Klassieren, Extrahieren. In: Buder/Rehfeld/Seeger/Strauch: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 4. Ausgabe. Saur Verlag, 1996, S. 120 - 140.
  Nohr, Holger: Automatische Indexierung (html, pdf). Fachhochschule Stuttgart. SS 2003.
  Rijsbergen, C. J. van: Information Retrieval. 1979.
  Weiss, Scott: IR Vocabulary.
   
 

2) Wissensrepräsentation (allgemein; meist KI orientiert)

 
  Abecker, Andreas: Vorlesung Wissensbasierte Systeme. Wirtschaftsinformatik (WI99) WS 2001/02.
  Bibel, Wolfgang; Yevtushenko, Sergey: Wissensrepräsentation. SS 2003.
  Freksa, C.; W. Menzel, W.: Wissensbasierte Systeme. 2000.
  Gottlob, Georg; Baumgartner, Robert; Dorn, Jürgen; Havelka, Thomas; Kipar, Michael; Musliu, Nysret: Einführung in die Artificial Intelligence. (Früher: Konzepte der Artificial Intelligence), Vorlesung, TU Wien, WS 2003/04.
  Neumann, Bernd: Wissensbasierte Systeme. 2002.
  Reif, Gerald: Moderne Aspekte der Wissensverarbeitung. Diplomarbeit, TU Graz, 2000.
 

Sowa, John F.: Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations - Website. 2000.

  Wahlster, Wolfgang: Einführung KI-SS2002.
   
 

3) Neuronale Netze

 
  Bittel, Oliver: Einführung NN. FH Konstanz. Folien.
  Faulkner, Johannah: Einführung in Neuronale Netze. Informatik Proseminar, Uni Tübingen, SS 2001.
  Grabmeier, Johannes: Neuronale Netze Teil I + Teil II. Fachhochschule Deggendorf.
  Grünberger, Friedl: Einführung NN. Seminar, Technikum Wien.
  Heuser, Udo; Rosenstiel, W.: Internetsuche und Neuronale Netze: Stand der Technik. Wilhelm-Schickard-Institut Uni Tübingen, 23. Sep. 1998.
  Lippe, Wolfram-M.: NN-Vorlesungsskripte-Hauptseite
  http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/Lehrangebot/Winter2001-02/kdd01_02/scripte/7_NeuronaleNetze4.pdf
  http://www.esr.ruhr-uni-bochum.de/mitarbeiter/cs/FuzzNN/Kap4.pdf
  http://www.bauinf.uni-hannover.de/~milbradt/Lehre/ModellSimul/NeuronalNet.pdf
  Selforganizing Maps und IR in WebSOM
  Weiss, M: Neuronale Netze. Folien.
   
 

4) Fuzzy Theorie, Fuzzy Logik, Fuzzy Sets

 
  Abecker, Andreas: Unsicherheit und Vagheit.
  Brule, James F.: Introduction to fuzzy logic. 1985.
  Kempf, Björn: Grundlagen der Fuzzy-Logik. Proseminar Grundlagen der Fuzzy-Logik, TU Clausthal, WS 2001/02.
  Lippe, Wolfram-M.: Tutorium Fuzzy Theorie
   
 

5) Objekte, Objektorientierte Analyse, Unified Modeling Language (UML)

 
  Glinz, Martin: UML (Unified Modeling Language) im Überblick. Institut für Informatik der Universität Zürich. 1999. Folien.
  Hahsler, Michael: UML-Basics: Einführung in Objekt-Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language. Folien.
  Kanhäuser, Christian: Unified Modeling Language (UML) - Eine Einführung. Proseminararbeit, Technische Universität Wien.
  Objektorientierte Softwareentwicklung
  Rührup, Stefan: Die Unified Modeling Language und ihre Erweiterungsmöglichkeiten. Seminar, SS 2001.
  Uhrmacher, A.M.; Brassel, K.-H.: Modellierung und Simulation - Unified Modeling Language. Universität Rostock. Folien.
  Wolf, Martin: Objektorientierte Modellierung mit der UML. Net.ObjectDays 2000, Erfurt, 9. Oktober 2000, Folien.
   
 

6) Regeln, Produktionssysteme, Expertensysteme

 
  Herre, Heinrich; Heller, Barbara: Ontologiebasierte Wissenssysteme: WISSENSAKQISITION & WISSENSMODELLIERUNG. SS2001.
  Keller, Hubert B.: Wissensbasierte Systeme - Wissensbasierte Systeme - Regelbasierte Systeme. Vorlesung SS 2002, Berufsakademie Karlsruhe.
  Steinmüller, Johannes: Expertensysteme. Vorlesung an der TU Chemnitz Sommersemester, 2003.
  Zabel, Frank; Hempel, Tino: Expertensysteme. 2000.
   
 

7) Semantische Netze, Topic Maps, Frames

 
  Andreas Abecker: Wissensrepräsentation mit Semantischen Netzen und Frames.
  Kirchner, Marc: Semantische Netze. Juli 2002.
  ontopia.net - topicmaps
  Pepper, S.: The TAO of Topic Maps.
  Wagners, Karl Heinz: Semantische Netze.
  topicmap.com
  topicmaps.net
   
 

8) Semantic Web, Ontologien

 
  Überblicks-Seiten: Ontoloien
  John Bateman Ontology Portal
  Some Ongoing KBS/Ontology Projects and Groups
   
  RDF und RDF-Schema
  Champin, P.-A.: RDF-Tutor. 2001 (pdf; html).
  Cyganiak, Richard: RDF-Anwendungen: Photo RDF: Seminar: Grundlagen des Semantic Web. Prof. Robert Tolksdorf FU Berlin, Institut Informatik 20.05.2003 (s.a.RDFPic)
  dublincore.org; DCMI Metadaten-Terme: http://dublincore.org/documents/dcmi-terms/
  Rosin, Andre: RDF-Schema. Seminar: Semantic Web, Humboldt-Universität zu Berlin, Fakultät der Informatik, Wintersemester 2002/2003
  Wilczynski, David: Resource Description Framework (RDF).
   
  Ontologiesprachen
  Bechhofer, Sean; Horrocks, Ian; Patel-Schneider, Peter F.: Tutorial on OWL. ISWC, Sanibel Island, Florida, USA 20th October, 2003
  Description Logics online course page.
  Henke, F. von: Techniken des Semantic Web - Hauptseminar, WS 2002/03: [Ontologiesprachen].
  OilEdit Ontology Editor
  OWL Ontology Web Language
  Protege Ontology Editor
  Stanford KSL Ontology Editor: supports distributed, collaborative editing, browsing and creation of Ontolingua ontologies.
  Vož, Jakob: Modellierung von Ontologien. 27.01.2003.
   
  Ontologien
  Henke, F. von: Techniken des Semantic Web - Hauptseminar, WS 2002/03: [Ontologien]
  KA2 - Knowledge Acquisition Community Ontology
  Liekenbrock, Sven: Ontologien. 24.06.2003.
  Pracht, Mirko: Semantic Markup für Dokumentenklassifizierung. Seminar Digitale Bibliotheken, Uni der Bundeswehr, München, 2002.
  Schober, Daniel: Ontologien - Wissensrepräsentationen für die Biowissenschaften. 05.02.2004.
  Studer, Rudi; Schnurr, Hans-Peter; Nierlich, Andreas: Semantisches Knowledge Retrieval.
  Studer, Rudi; Oppermann, Henrik; Schnurr, Hans-Peter: Die Bedeutung von Ontologien für das Wissensmanagement.
  Tutorials on Ontologies: Tutorial(1): Maedche, A.: Development and Applications of Ontologies.
  Volz, Raphael: Einführung In Ontologien. Workshop: Begriffliche Formalisierung von Prozessen und Systemen. TU Dresden 2. November 2001.
   
  Semantic Web
  International Semantic Web Conferences (ISWC): ISWC2002.
  Henke, F. von: Techniken des Semantic Web - Hauptseminar, WS 2002/03. [Ziele und Visionen des Semantic Web] [Sprachen des Semantic Web]
  Palmer, Sean B.: Semantic Web - An Introduction.
  Rapp, Martina: SEMANTIC WEB - Eine Einführung. Proseminar "Künstliche Intelligenz" SS 2003 Universität Ulm.
  semanticweb.org
  Semantic Web beim w3.org
  Swartz, Aaron: The Semantic Web In Breadth.
   

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Thesen zum inhaltlichen Fazit (Schwerpunkt: Semantic Web)

1) Wissensrepräsentation wird im Kontext des Semantic Web zum Mainstream.
   
2) Wissensaquisition (manuelle wie maschinelle) wird im Kontext des Semantic Web zum Mainstream.
   
3) Ontologien werden im Kontext des Semantic Web zum Mainstream.
   
4) OWL wird als Ontologiesprache zum Mainstream.
   
5) Ansätze zum Semantic Web verwenden nur Repräsentationsarten, für welche effiziente Reasoningmechanismen existieren.
   
6) Ansätze zum Semantic Web verwenden bislang keine Repräsentation von vagem und unsicherem Wissen.
   
7) Ansätze zum Semantic Web verwenden bislang keine subsymbolische Repräsentation.
   
8) Eine Reihe von Ansätzen zur Wissensrepräsentation haben sich in IRS bislang nicht bewährt: z.B. regelbasiert, logikbasiert, fuzzybasiert.
   
9) Symbolische Ansätze allein werden die IR-Aufgabenstellung im Kontext des Semantic Web nicht lösen können.
   
10)

Die Repräsentationsformen im Semantic Web sollten vielfältig (Polyrepräsentation) und flexibel sein, damit das Semantic Web mehr als ein IRS und ein Frage-Antwort-System werden kann (ein System, das alle Aufgabenstellungen, die an ein allgemeines IS gestellt werden können, erfüllen kann [IS = {IRS, IFS, FAS, WBS, DB}; Aufgaben = {indikativer Dokumentnachweis (IRS, IFS), Sprachverstehen und natürlichsprachliche Antwort (FAS), Diagnose, Planung, Konfiguration}]

   
11) Ontologienmodellierung ist ein Ansatzpunkt für die Informationswissenschaft, um sich an der Entwicklung des Semantic Web zu beteiligen.
   

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Letzte Änderung 19.02.2004