Search (112 results, page 1 of 6)

0.1301084 = product of:
  0.2602168 = sum of:
    0.08889247 = weight(_text_:just in 49) [ClassicSimilarity], result of:
      0.08889247 = score(doc=49,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.21985039 = fieldWeight in 49, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=49)
    0.17132433 = weight(_text_:headings in 49) [ClassicSimilarity], result of:
      0.17132433 = score(doc=49,freq=14.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.49645376 = fieldWeight in 49, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=49)
  0.5 = coord(2/4)

Abstract

18 August 2009 -- Today W3C announces a new standard that builds a bridge between the world of knowledge organization systems - including thesauri, classifications, subject headings, taxonomies, and folksonomies - and the linked data community, bringing benefits to both. Libraries, museums, newspapers, government portals, enterprises, social networking applications, and other communities that manage large collections of books, historical artifacts, news reports, business glossaries, blog entries, and other items can now use Simple Knowledge Organization System (SKOS) to leverage the power of linked data. As different communities with expertise and established vocabularies use SKOS to integrate them into the Semantic Web, they increase the value of the information for everyone.

Content

SKOS Adapts to the Diversity of Knowledge Organization Systems A useful starting point for understanding the role of SKOS is the set of subject headings published by the US Library of Congress (LOC) for categorizing books, videos, and other library resources. These headings can be used to broaden or narrow queries for discovering resources. For instance, one can narrow a query about books on "Chinese literature" to "Chinese drama," or further still to "Chinese children's plays." Library of Congress subject headings have evolved within a community of practice over a period of decades. By now publishing these subject headings in SKOS, the Library of Congress has made them available to the linked data community, which benefits from a time-tested set of concepts to re-use in their own data. This re-use adds value ("the network effect") to the collection. When people all over the Web re-use the same LOC concept for "Chinese drama," or a concept from some other vocabulary linked to it, this creates many new routes to the discovery of information, and increases the chances that relevant items will be found. As an example of mapping one vocabulary to another, a combined effort from the STITCH, TELplus and MACS Projects provides links between LOC concepts and RAMEAU, a collection of French subject headings used by the Bibliothèque Nationale de France and other institutions. SKOS can be used for subject headings but also many other approaches to organizing knowledge. Because different communities are comfortable with different organization schemes, SKOS is designed to port diverse knowledge organization systems to the Web. "Active participation from the library and information science community in the development of SKOS over the past seven years has been key to ensuring that SKOS meets a variety of needs," said Thomas Baker, co-chair of the Semantic Web Deployment Working Group, which published SKOS. "One goal in creating SKOS was to provide new uses for well-established knowledge organization systems by providing a bridge to the linked data cloud." SKOS is part of the Semantic Web technology stack. Like the Web Ontology Language (OWL), SKOS can be used to define vocabularies. But the two technologies were designed to meet different needs. SKOS is a simple language with just a few features, tuned for sharing and linking knowledge organization systems such as thesauri and classification schemes. OWL offers a general and powerful framework for knowledge representation, where additional "rigor" can afford additional benefits (for instance, business rule processing). To get started with SKOS, see the SKOS Primer.

0.06592709 = product of:
  0.13185418 = sum of:
    0.05784903 = weight(_text_:und in 1132) [ClassicSimilarity], result of:
      0.05784903 = score(doc=1132,freq=28.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.36675057 = fieldWeight in 1132, product of:
          5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
            28.0 = termFreq=28.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1132)
    0.07400515 = weight(_text_:headings in 1132) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07400515 = score(doc=1132,freq=2.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.21444786 = fieldWeight in 1132, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1132)
  0.5 = coord(2/4)

Abstract

Die Komplexizität medizinischer Fragestellungen und des medizinischen Informationsmanagements war seit den Anfängen der Informatik immer ein besonders wichtiges Thema. Trotz des Scheiterns der Künstlichen Intelligenz in den 80er Jahren des vorigen Jahrhunderts haben deren Kernideen Früchte getragen. Durch kongruente Entwicklung einer Reihe anderer Wissenschaftsdisziplinen und der exponentiellen Entwicklung im Bereich Computerhardware konnten die gestellten, hohen Anforderungen bei der medizinischen Informationssuche doch noch erfüllt werden. Die programmatische Forderung von Tim Berners-Lee betreffend "Semantic Web" im Jahr 2000 hat dem Thema Ontologien für maschinenlesbare Repositorien in Allgemein- und Fachsprache breitere Aufmerksamkeit gewonnen. Da in der Medizin (PubMed) mit dem von NLM schon vor 20 Jahren entwickelten Unified Medical Language System (UMLS) eine funktionierende Ontologie in Form eines semantischen Netzes in Betrieb ist, ist es auch für Medizinbibliothekare und Medizindokumentare hoch an der Zeit, sich damit zu beschäftigen. Ontologien können im Wesen, trotz der informatisch vernebelnden Terminologie, als Werkzeuge der Klassifikation verstanden werden. Hier sind von seiten der Bibliotheks- und Dokumentationswissenschaft wesentliche Beiträge möglich. Der vorliegende Bericht bietet einen Einstieg in das Thema, erklärt wesentliche Elemente des UMLS und schließt mit einer kommentierten Anmerkungs- und Literaturliste für die weitere Beschäftigung mit Ontologien.

Content

Dieser Aufsatz ist kein Abgesang auf MeSH (= Medical Subject Headings in Medline/PubMed), wie man/frau vielleicht vermuten könnte. Vielmehr wird - ohne informatiklastiges Fachchinesisch - an Hand des von der National Library of Medicine entwickelten Unified Medical Language System erklärt, worin die Anforderungen an Ontologien bestehen, die im Zusammenhang mit dem Semantic Web allerorten eingefordert und herbeigewünscht werden. Eine Lektüre für Einsteigerinnen, die zum Vertiefen der gewonnenen Begriffssicherheit an Hand der weiterführenden Literaturhinweise anregt. Da das UMLS hier vor allem als Beispiel verwendet wird, werden auch Bibliothekarlnnen, Dokumentarlnnen und Informationsspezialistinnen anderer Fachbereiche den Aufsatz mit Gewinn lesen - und erfahren, dass unser Fachwissen aus der Sacherschließung und der Verwendung und Mitgestaltung von Normdateien und Thesauri bei der Entwicklung von Ontologien gefragt ist! (Eveline Pipp, Universitätsbibliothek Innsbruck). - Die elektronische Version dieses Artikels ist verfügbar unter: http://www.egms.de/en/journals/mbi/2006-6/mbi000049.shtml.

Theme

Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus

0.05387697 = product of:
  0.21550788 = sum of:
    0.21550788 = weight(_text_:just in 3481) [ClassicSimilarity], result of:
      0.21550788 = score(doc=3481,freq=4.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.53299785 = fieldWeight in 3481, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.046875 = fieldNorm(doc=3481)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Wikis are established means for the collaborative authoring, versioning and publishing of textual articles. The Wikipedia project, for example, succeeded in creating the by far largest encyclopedia just on the basis of a wiki. Recently, several approaches have been proposed on how to extend wikis to allow the creation of structured and semantically enriched content. However, the means for creating semantically enriched structured content are already available and are, although unconsciously, even used by Wikipedia authors. In this article, we present a method for revealing this structured content by extracting information from template instances. We suggest ways to efficiently query the vast amount of extracted information (e.g. more than 8 million RDF statements for the English Wikipedia version alone), leading to astonishing query answering possibilities (such as for the title question). We analyze the quality of the extracted content, and propose strategies for quality improvements with just minor modifications of the wiki systems being currently used.

0.04869251 = product of:
  0.09738502 = sum of:
    0.051131804 = weight(_text_:und in 398) [ClassicSimilarity], result of:
      0.051131804 = score(doc=398,freq=56.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.32416478 = fieldWeight in 398, product of:
          7.483315 = tf(freq=56.0), with freq of:
            56.0 = termFreq=56.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=398)
    0.046253216 = weight(_text_:headings in 398) [ClassicSimilarity], result of:
      0.046253216 = score(doc=398,freq=2.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.13402991 = fieldWeight in 398, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=398)
  0.5 = coord(2/4)

Abstract

Unter dem Motto »Fachtagung für innovative Bibliothekare« hat am 24. und 25. November 2009 in Köln erstmals die Veranstaltung »Semantic Web in Bibliotheken - SWIB09« stattgefunden. Die international besetzte Tagung wurde vom Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen (hbz) und der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) gemeinsam ausgerichtet, um Bibliotheken das »Semantic Web« näher zu bringen. Die aus Platzgründen auf rund 100 am ersten Tag und 60 am zweiten Tag begrenzten Teilnehmerplätze waren rasch ausgebucht. Während der erste Tag eine Einführung und erste Anwendungsbeispiele bot, die das Potenzial von Semantic Web-Anwendungen zeigten, vermittelte der zweite Tag anhand praxisnaher Beispiele Anforderungen und Lösungsszenarien für Bibliotheken.

Content

"In seinem Einführungsvortrag skizzierte Jakob Voß, Software-Entwickler bei der Verbundzentrale (VZG), anhand von herkömmlichen bibliothekarischen Katalogeinträgen den für das Semantic Web typischen Wandel weg von einem Web vernetzter Dokumente hin zu einem Web vernetzter Daten. Die Nutzung vorhandener Standards sollte diesen Wandel begleiten. Einen dieser Standards könnte die »Bibliographic Ontology« (bibo) darstellen, die auf existierenden Ontologien wie Dublin Core basiert und die Voß in einem weiteren Vortrag vorstellte. Dabei warf er die provozierende Frage auf, ob die bibo die Nachfolge bibliografischer Datenformate antreten werde. Lars G. Svensson, IT-Manager an der Deutschen Nationalbibliothek (DNB), stellte hingegen nicht bibo, sondern «Resource Description and Access« (RDA) ins Zentrum der DNB-Planungen. »Fünf gute Gründe«, warum sich kulturelle Einrichtungen mit dem Semantic Web beschäftigen sollten, benannte Professor Stefan Gradmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wissensmanagement an der Humboldt-Universität zu Berlin. Die Beschäftigung sei unter anderem erforderlich, damit diese Einrichtungen zukünftig überhaupt noch wahrgenommen werden. Andererseits könnten sie durch die Verknüpfung von bibliothekarischen Meta-daten und Kontextdaten (wie Personennormdaten) einen spezifischen Beitrag zum Semantic Web leisten.
Auch Bernhard Haslhofer, Assistent am Lehrgebiet für Verteilte Multimediasysteme an der Universität Wien, sieht ein großes Potenzial darin, klassische Mechanismen der Informationsorganisation durch Bibliotheken als »Linked Open Data« in das Semantic Web einzubringen. Sie könnten möglicherweise sogar Baustein einer freien und community-getriebenen Alternative zu konzerngetriebenen Anwendungen wie Google Books sein. Voraussetzung sei allerdings, dass Bibliotheken nicht an ihren Datenbeständen in Form geschlossener Datensilos festhalten. Dazu passte das leidenschaftliche Plädoyer für Free Data von Patrick Danowski, Emerging Technologies Librarian am CERN: Die ganze Mächtigkeit seiner Netzwerkeffekte könne Linked Data nur entfalten, wenn die Daten unter einer freien Lizenz veröffentlicht werden, wobei Danowski für eine Bereitstellung als »public domain« plädiert. Mehrere Beiträge zeigten, dass mit Linked Data mittlerweile eine geeignete Technologie vorliegt, um das Semantic Web für Bibliotheken Wirklichkeit werden zu lassen. Ed Summers, Software-Entwickler bei der Library of Congress (LoC) und zuständig für einen der bislang größten Linked Data-Bestände aus Bibliotheken, die LoC Subject Headings, verwies in seinem Vortrag auf die vielfältigen Verknüpfungsmöglichkeiten und Anwendungen von Linked Data. So können Schlagworte aus verschiedenen Vokabularen in Beziehung gesetzt werden und Presseartikel mit »Flickr«Bildern und Geokoordinaten verknüpft werden, die das Ereignis bebildern beziehungsweise räumlich verorten.
Moderne Web-Anwendungen Wie ein klassischer Bibliothekskatalog in eine moderne Web-Anwendung und in Linked Open Data überführt werden kann, berichtete Anders Söderbäck von der Schwedischen Nationalbibliothek. Unter dem Thema »Linked Applications« entwarf Felix Ostrowski, IT-Entwickler beim hbz, eine tiefe Integration von Ontologien direkt in die verwendete Programmiersprache am Beispiel von Repository Software. Andre Hagenbruch, Mitarbeiter der Universitätsbibliothek Bochum, stellte ein Projekt für ein Linked Data-basiertes Bibliotheksportal vor, das neben bibliografischen Daten auch administrative Informationen wie Personaldaten oder Öffnungszeiten integrieren soll. Interessante Einblicke bot Jürgen Kett von der DNB zur hauseigenen Linked Data-Strategie. Dazu gehört die Veröffentlichung der Personennamendatei (PND) zwecks kostenfreier Weiterverwendung durch andere Bibliotheken. In einem weiteren Vortrag gingen Kett und sein Kollege Svensson auf Details ihres aktuellen Linked Data-Projekts ein, das in einer ersten Stufe URI- und SPARQL-Zugriff auf die SWDund PND-Datensets sowie ihre Verknüpfungen zu internationalen Normdatenbeständen ermöglichen soll. Ein Beta-Dienst soll bis Mitte 2010 online gehen. Timo Borst, Leiter der IT-Entwicklung der ZBW, griff dies auf und demonstrierte die Integration von Thesaurus-und Personennormdaten in den ZBW-Dokumentenserver. Als technischer Zugangspunkt für Linked Data wurde dabei auch ein experimenteller SPARQLEndpoint der DNB genutzt, dessen Abfrage eine automatische Vorschlagsfunktion für PND-Einträge ermöglicht. Praktische Erfahrungen aus den Linked Data-Projekten der ZBW fasste Joachim Neubert, IT-Entwickler bei der ZBW, zusammen, verbunden mit Hinweisen zu Tools, Communities und Best Practice-Beispielen im Web.
Einen Einblick in Ontologien, die eine wesentliche Säule des Semantic Web bilden, ihren Zusammenhang mit natürlicher Sprache und ihre Nutzungsmöglichkeiten gab Elena Semanova, Forscherin und selbstständige Ontologie-Expertin. Aus dem Museumsbereich stellte Karin Teichmann (Leiterin der Grafischen Sammlung im Deutschen Buch- und Schriftmuseum der DNB) das als ISO-Standard vorliegende »CIDOC Conceptual Reference Model« vor, das unterschiedlich strukturierte Informationen durch ein übergreifendes Meta-Modell zusammenführen kann. Professor Stefan Gradmann und Marlies Olensky, Forscherin an der HU Berlin, präsentierten die semantische Datenschicht der Europeana, die den W3C-Standard SKOS und Linked Data nutzt, um Benutzeranfragen, Browsing und Ergebnispräsentation zu unterstützen. Über die umfassenden Linked Data-Aktivitäten innerhalb der DBPedia, einer Semantic Web-Version der Wikipedia, berichtete Anja Jentzsch, Forscherin an der Freien Universität Berlin. Neben der Infrastruktur für Linked Data veranschaulichte sie die Integration von DBPediaDaten in Browser-, Such- und Portaloberflächen. Eine von Jürgen Kett moderierte Abschlussrunde sammelte Stichpunkte zur Frage »Wie geht es weiter?« Um den Austausch fortzuführen, wurde unter anderem eine Kommunikationsplattform vorgeschlagen, die im Umfeld der Semantic Web-Aktivitäten des W3C angesiedelt ist. Allgemein war der Wunsch nach einer Neuauflage der Tagung in 2010 zu hören."

Footnote

Das Programm der Tagung, Abstracts und Vorträge sind online unter www.swib09.de.

0.03809677 = product of:
  0.15238708 = sum of:
    0.15238708 = weight(_text_:just in 682) [ClassicSimilarity], result of:
      0.15238708 = score(doc=682,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.3768864 = fieldWeight in 682, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.046875 = fieldNorm(doc=682)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

The OWL Web Ontology Language is designed for use by applications that need to process the content of information instead of just presenting information to humans. OWL facilitates greater machine interpretability of Web content than that supported by XML, RDF, and RDF Schema (RDF-S) by providing additional vocabulary along with a formal semantics. OWL has three increasingly-expressive sublanguages: OWL Lite, OWL DL, and OWL Full. This document is written for readers who want a first impression of the capabilities of OWL. It provides an introduction to OWL by informally describing the features of each of the sublanguages of OWL. Some knowledge of RDF Schema is useful for understanding this document, but not essential. After this document, interested readers may turn to the OWL Guide for more detailed descriptions and extensive examples on the features of OWL. The normative formal definition of OWL can be found in the OWL Semantics and Abstract Syntax.

0.035917982 = product of:
  0.14367193 = sum of:
    0.14367193 = weight(_text_:just in 2979) [ClassicSimilarity], result of:
      0.14367193 = score(doc=2979,freq=4.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.3553319 = fieldWeight in 2979, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=2979)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

As an informational technology, the World Wide Web has enjoyed spectacular success. In just ten years it has transformed the way information is produced, stored, and shared in arenas as diverse as shopping, family photo albums, and high-level academic research. The "Semantic Web" is touted by its developers as equally revolutionary, although it has not yet achieved anything like the Web's exponential uptake. It seeks to transcend a current limitation of the Web - that it largely requires indexing to be accomplished merely on specific character strings. Thus, a person searching for information about "turkey" (the bird) receives from current search engines many irrelevant pages about "Turkey" (the country) and nothing about the Spanish "pavo" even if he or she is a Spanish-speaker able to understand such pages. The Semantic Web vision is to develop technology to facilitate retrieval of information via meanings, not just spellings. For this to be possible, most commentators believe, Semantic Web applications will have to draw on some kind of shared, structured, machine-readable conceptual scheme. Thus, there has been a convergence between the Semantic Web research community and an older tradition with roots in classical Artificial Intelligence (AI) research (sometimes referred to as "knowledge representation") whose goal is to develop a formal ontology. A formal ontology is a machine-readable theory of the most fundamental concepts or "categories" required in order to understand information pertaining to any knowledge domain. A review of the attempts that have been made to realize this goal provides an opportunity to reflect in interestingly concrete ways on various research questions such as the following: - How explicit a machine-understandable theory of meaning is it possible or practical to construct? - How universal a machine-understandable theory of meaning is it possible or practical to construct? - How much (and what kind of) inference support is required to realize a machine-understandable theory of meaning? - What is it for a theory of meaning to be machine-understandable anyway?

0.035917982 = product of:
  0.14367193 = sum of:
    0.14367193 = weight(_text_:just in 1436) [ClassicSimilarity], result of:
      0.14367193 = score(doc=1436,freq=4.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.3553319 = fieldWeight in 1436, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1436)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Peter and Alice are at home, it is a calm winter night, snow is falling, and it is too cold to go outside. "Why don't we just order a pizza and watch a movie?" says Alice wrapped in her favorite blanket. "Why not?"-Peter replies-"Which movie do you wanna watch?" "Well, what about some comedy, romance-like one? Com'on Pete, look on Facebook, there is that nice application Kara suggested me some days ago!" answers Alice. "Oh yes, MORE, here we go, tell me a movie you like a lot," says Peter excited. "Uhm, I wanna see something like the Bridget Jones's Diary or Four Weddings and a Funeral, humour, romance, good actors..." replies his beloved, rubbing her hands. Peter is a bit concerned, he is more into fantasy genre, but he wants to please Alice, so he looks on MORE for movies similar to the Bridget Jones's Diary and Four Weddings and a Funeral: "Here we are my dear, MORE suggests the sequel or, if you prefer, Love Actually," I would prefer the second." "Great! Let's rent it!" nods Peter in agreement. The scenario just presented highlights an interesting and useful feature of a modern Web application. There are tasks where the users look for items similar to the ones they already know. Hence, we need systems that recommend items based on user preferences. In other words, systems should allow an easy and friendly exploration of the information/data related to a particular domain of interest. Such characteristics are well known in the literature and in common applications such as recommender systems. Nevertheless, new challenges in this field arise whenthe information used by these systems exploits the huge amount of interlinked data coming from the Semantic Web. In this chapter, we present MORE, a system for 'movie recommendation' in the Web of Data.

0.032705966 = product of:
  0.13082387 = sum of:
    0.13082387 = weight(_text_:headings in 3292) [ClassicSimilarity], result of:
      0.13082387 = score(doc=3292,freq=4.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.37909386 = fieldWeight in 3292, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3292)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Providing efficient access to information is a crucial library mission. Subject classification is one of the major pillars that guarantees the accessibility of records in libraries. In this paper we discuss the need to associate person IDs and URIs with subjects when a named person happens to be the subject of the document. This is often the case with biographies, schools of thought in philosophy, politics, art, and literary criticism. Using Semantic Web compliant data in subject name headings enhances the ability to collocate topics about a person. Also, in retrieval, books about a person would be easily linked to works by that same person. In the context of the Semantic Web, it is expected that, as the available information grows, one would be more effective in the task of information retrieval. Information about a person or, as in the case of this paper, about a researcher exist in various databases, which can be discipline specific or publishers' databases, and in such cases they have an assigned identifier. They also exist in institutional directory databases. We argue that these various databases can be leveraged to support improved discoverability and retrieval of research output for individual authors and institutions, as well as works about those authors.

0.03174731 = product of:
  0.12698925 = sum of:
    0.12698925 = weight(_text_:just in 2905) [ClassicSimilarity], result of:
      0.12698925 = score(doc=2905,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.314072 = fieldWeight in 2905, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2905)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Purpose - The paper aims to argue that digital library retrieval should be based on semantic representations and propose a semantic infrastructure for digital libraries. Design/methodology/approach - The approach taken is formal model based on subject representation for digital libraries. Findings - Search engines and search techniques have fallen short of user expectations as they do not give context based retrieval. Deploying semantic web technologies would lead to efficient and more precise representation of digital library content and hence better retrieval. Though digital libraries often have metadata of information resources which can be accessed through OAI-PMH, much remains to be accomplished in making digital libraries semantic web compliant. This paper presents a semantic infrastructure for digital libraries, that will go a long way in providing them and web based information services with products highly customised to users needs. Research limitations/implications - Here only a model for semantic infrastructure is proposed. This model is proposed after studying current user-centric, top-down models adopted in digital library service architectures. Originality/value - This paper gives a generic model for building semantic infrastructure for digital libraries. Faceted ontologies for digital libraries is just one approach. But the same may be adopted by groups working with different approaches in building ontologies to realise efficient retrieval in digital libraries.

0.02775193 = product of:
  0.11100772 = sum of:
    0.11100772 = weight(_text_:headings in 3556) [ClassicSimilarity], result of:
      0.11100772 = score(doc=3556,freq=2.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.32167178 = fieldWeight in 3556, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.046875 = fieldNorm(doc=3556)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

First generation scholarly research on the Web lacked a firm system of authority control. Second generation Web research is beginning to model subject access with library science principles of bibliographic control and cataloguing. Harnessing the Web and organising the intellectual content with standards and controlled vocabulary provides precise search and retrieval capability, increasing relevance and efficient use of technology. Dublin Core metadata standards permit a full evaluation and cataloguing of Web resources appropriate to highly specific research needs and discovery. Current research points to a type of structure based on a system of faceted classification. This system allows the semantic and syntactic relationships to be defined. Controlled vocabulary, such as the Library of Congress Subject Headings, can be assigned, not in a hierarchical structure, but rather as descriptive facets of relating concepts. Web design features such as this are adding value to discovery and filtering out data that lack authority. The system design allows for scalability and extensibility, two technical features that are integral to future development of the digital library and resource discovery.

0.02775193 = product of:
  0.11100772 = sum of:
    0.11100772 = weight(_text_:headings in 1662) [ClassicSimilarity], result of:
      0.11100772 = score(doc=1662,freq=2.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.32167178 = fieldWeight in 1662, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1662)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

The concept of Linked Data has made its entrance in the cultural heritage sector due to its potential use for the integration of heterogeneous collections and deriving additional value out of existing metadata. However, practitioners and researchers alike need a better understanding of what outcome they can reasonably expect of the reconciliation process between their local metadata and established controlled vocabularies which are already a part of the Linked Data cloud. This paper offers an in-depth analysis of how a locally developed vocabulary can be successfully reconciled with the Library of Congress Subject Headings (LCSH) and the Arts and Architecture Thesaurus (AAT) through the help of a general-purpose tool for interactive data transformation (OpenRefine). Issues negatively affecting the reconciliation process are identified and solutions are proposed in order to derive maximum value from existing metadata and controlled vocabularies in an automated manner.

0.026164772 = product of:
  0.10465909 = sum of:
    0.10465909 = weight(_text_:headings in 3654) [ClassicSimilarity], result of:
      0.10465909 = score(doc=3654,freq=4.0), product of:
        0.34509623 = queryWeight, product of:
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.30327508 = fieldWeight in 3654, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          4.8524013 = idf(docFreq=942, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3654)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

In order to transfer the Chinese Classified Thesaurus (CCT) into a machine-processable format and provide CCT-based Web services, a pilot study has been conducted in which a variety of selected CCT classes and mapped thesaurus entries are encoded with SKOS. OWL and RDFS are also used to encode the same contents for the purposes of feasibility and cost-benefit comparison. CCT is a collected effort led by the National Library of China. It is an integration of the national standards Chinese Library Classification (CLC) 4th edition and Chinese Thesaurus (CT). As a manually created mapping product, CCT provides for each of the classes the corresponding thesaurus terms, and vice versa. The coverage of CCT includes four major clusters: philosophy, social sciences and humanities, natural sciences and technologies, and general works. There are 22 main-classes, 52,992 sub-classes and divisions, 110,837 preferred thesaurus terms, 35,690 entry terms (non-preferred terms), and 59,738 pre-coordinated headings (Chinese Classified Thesaurus, 2005) Major challenges of encoding this large vocabulary comes from its integrated structure. CCT is a result of the combination of two structures (illustrated in Figure 1): a thesaurus that uses ISO-2788 standardized structure and a classification scheme that is basically enumerative, but provides some flexibility for several kinds of synthetic mechanisms Other challenges include the complex relationships caused by differences of granularities of two original schemes and their presentation with various levels of SKOS elements; as well as the diverse coordination of entries due to the use of auxiliary tables and pre-coordinated headings derived from combining classes, subdivisions, and thesaurus terms, which do not correspond to existing unique identifiers. The poster reports the progress, shares the sample SKOS entries, and summarizes problems identified during the SKOS encoding process. Although OWL Lite and OWL Full provide richer expressiveness, the cost-benefit issues and the final purposes of encoding CCT raise questions of using such approaches.

0.025397848 = product of:
  0.10159139 = sum of:
    0.10159139 = weight(_text_:just in 4883) [ClassicSimilarity], result of:
      0.10159139 = score(doc=4883,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.2512576 = fieldWeight in 4883, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4883)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

At VVWW-7 (Brisbane, 1997), Tim Berners-Lee outlined his vision of a global reasoning web. At VVWW- 8 (Toronto, May 1998), he developed this into a vision of a semantic web, where one Gould search not just for isolated words, but for meaning in the form of logically provable claims. In the past four years this vision has spread with amazing speed. The semantic web has been adopted by the European Commission as one of the important goals of the Sixth Framework Programme. In the United States it has become linked with the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). While this quest to achieve a semantic web is new, the quest for meaning in language has a history that is almost as old as language itself. Accordingly this paper opens with a survey of the historical background. The contributions of the Dublin Core are reviewed briefly. To achieve a semantic web requires both syntactic and semantic interoperability. These challenges are outlined. A basic contention of this paper is that semantic interoperability requires much more than a simple agreement concerning the static meaning of a term. Different levels of agreement (local, regional, national and international) are involved and these levels have their own history. Hence, one of the larger challenges is to create new systems of knowledge organization, which identify and connect these different levels. With respect to meaning or semantics, early twentieth century pioneers such as Wüster were hopeful that it might be sufficient to limit oneself to isolated terms and words without reference to the larger grammatical context: to concept systems rather than to propositional logic. While a fascination with concept systems implicitly dominates many contemporary discussions, this paper suggests why this approach is not sufficient. The final section of this paper explores how an approach using propositional logic could lead to a new approach to universals and particulars. This points to a re-organization of knowledge, and opens the way for a vision of a semantic web with all the historical and cultural richness and complexity of language itself.

0.025397848 = product of:
  0.10159139 = sum of:
    0.10159139 = weight(_text_:just in 1701) [ClassicSimilarity], result of:
      0.10159139 = score(doc=1701,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.2512576 = fieldWeight in 1701, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1701)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

By the explosion of possibilities for a ubiquitous content production, the information overload problem reaches the level of complexity which cannot be managed by traditional modelling approaches anymore. Due to their pure syntactical nature traditional information retrieval approaches did not succeed in treating content itself (i.e. its meaning, and not its representation). This leads to a very low usefulness of the results of a retrieval process for a user's task at hand. In the last ten years ontologies have been emerged from an interesting conceptualisation paradigm to a very promising (semantic) modelling technology, especially in the context of the Semantic Web. From the information retrieval point of view, ontologies enable a machine-understandable form of content description, such that the retrieval process can be driven by the meaning of the content. However, the very ambiguous nature of the retrieval process in which a user, due to the unfamiliarity with the underlying repository and/or query syntax, just approximates his information need in a query, implies a necessity to include the user in the retrieval process more actively in order to close the gap between the meaning of the content and the meaning of a user's query (i.e. his information need). This thesis lays foundation for such an ontology-based interactive retrieval process, in which the retrieval system interacts with a user in order to conceptually interpret the meaning of his query, whereas the underlying domain ontology drives the conceptualisation process. In that way the retrieval process evolves from a query evaluation process into a highly interactive cooperation between a user and the retrieval system, in which the system tries to anticipate the user's information need and to deliver the relevant content proactively. Moreover, the notion of content relevance for a user's query evolves from a content dependent artefact to the multidimensional context-dependent structure, strongly influenced by the user's preferences. This cooperation process is realized as the so-called Librarian Agent Query Refinement Process. In order to clarify the impact of an ontology on the retrieval process (regarding its complexity and quality), a set of methods and tools for different levels of content and query formalisation is developed, ranging from pure ontology-based inferencing to keyword-based querying in which semantics automatically emerges from the results. Our evaluation studies have shown that the possibilities to conceptualize a user's information need in the right manner and to interpret the retrieval results accordingly are key issues for realizing much more meaningful information retrieval systems.

0.022223117 = product of:
  0.08889247 = sum of:
    0.08889247 = weight(_text_:just in 803) [ClassicSimilarity], result of:
      0.08889247 = score(doc=803,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.21985039 = fieldWeight in 803, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=803)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

The Linked Data initiative and the state of the art in semantic technologies led off all brand new search and mash-up applications. The basic idea is to have smarter lookup services for a huge, distributed and social knowledge base. All these applications catch and (re)propose, under a semantic data perspective, the view of the classical Web as a distributed collection of documents to retrieve. The interlinked nature of the Web, and consequently of the Semantic Web, is exploited (just) to collect and aggregate data coming from different sources. Of course, this is a big step forward in search and Web technologies, but if we limit our investi- gation to retrieval tasks, we miss another important feature of the current Web: browsing and in particular exploratory browsing (a.k.a. exploratory search). Thanks to its hyperlinked nature, the Web defined a new way of browsing documents and knowledge: selection by lookup, navigation and trial-and-error tactics were, and still are, exploited by users to search for relevant information satisfying some initial requirements. The basic assumptions behind a lookup search, typical of Information Retrieval (IR) systems, are no more valid in an exploratory browsing context. An IR system, such as a search engine, assumes that: the user has a clear picture of what she is looking for ; she knows the terminology of the specific knowledge space. On the other side, as argued in, the main challenges in exploratory search can be summarized as: support querying and rapid query refinement; other facets and metadata-based result filtering; leverage search context; support learning and understanding; other visualization to support insight/decision making; facilitate collaboration. In Section 3 we will show two applications for exploratory search in the Semantic Web addressing some of the above challenges.

0.020452721 = product of:
  0.081810884 = sum of:
    0.081810884 = weight(_text_:und in 20) [ClassicSimilarity], result of:
      0.081810884 = score(doc=20,freq=14.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.51866364 = fieldWeight in 20, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.0625 = fieldNorm(doc=20)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Der Artikel führt in semantische Technologien ein und gewährt Einblick in unterschiedliche Entwicklungsrichtungen. Insbesondere werden Business Semantics vorgestellt und vom Semantic Web abgegrenzt. Die Stärken von Business Semantics werden speziell an den Praxisbeispielen des Knowledge Portals und dem Projekt "Knowledge Base" der Wienerberger AG veranschaulicht. So werden die Anforderungen - was brauchen Anwendungen in Unternehmen heute - und die Leistungsfähigkeit von Systemen - was bieten Business Semantics - konkretisiert und gegenübergestellt.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 57(2006) H.6/7, S.359-366

0.020292306 = product of:
  0.081169225 = sum of:
    0.081169225 = weight(_text_:und in 439) [ClassicSimilarity], result of:
      0.081169225 = score(doc=439,freq=18.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.5145956 = fieldWeight in 439, product of:
          4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
            18.0 = termFreq=18.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=439)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die schnelle Entwicklung der Internet- und Web-Technologie verändert den Stand der Technik in der Kommunikation von Wissen oder Forschungsergebnissen. Insbesondere werden semantische Technologien, verknüpfte und offene Daten zu entscheidenden Faktoren für einen erfolgreichen und effizienten Forschungsfortschritt. Zuerst definiere ich den Research Data Service (RDS) und diskutiere typische aktuelle und mögliche zukünftige Nutzungsszenarien mit RDS. Darüber hinaus bespreche ich den Stand der Technik in den Bereichen semantische Dienstleistung und Datenanmerkung und API-Konstruktion sowie infrastrukturelle Lösungen, die für die RDS-Realisierung anwendbar sind. Zum Schluss werden noch innovative Methoden der Online-Verbreitung, Förderung und effizienten Kommunikation der Forschung diskutiert.

Source

Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 70(2017) H.2, S.157-169

0.020084176 = product of:
  0.080336705 = sum of:
    0.080336705 = weight(_text_:und in 1105) [ClassicSimilarity], result of:
      0.080336705 = score(doc=1105,freq=6.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.50931764 = fieldWeight in 1105, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.09375 = fieldNorm(doc=1105)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Semantic Web - Taxonomie und Thesaurus - SKOS - Historie - Klassen und Eigenschaften - Beispiele - Generierung - automatisiert - per Folksonomie - Fazit und Ausblick

0.019326005 = product of:
  0.07730402 = sum of:
    0.07730402 = weight(_text_:und in 242) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07730402 = score(doc=242,freq=128.0), product of:
        0.15773399 = queryWeight, product of:
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.4900911 = fieldWeight in 242, product of:
          11.313708 = tf(freq=128.0), with freq of:
            128.0 = termFreq=128.0
          2.217899 = idf(docFreq=13141, maxDocs=44421)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=242)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Semantic Web ist Vision, Konzept und Programm für die nächste Generation des Internets. Semantik ist dabei ein wesentliches Element in der Transformation von Information in Wissen, sei es um eine effizientere Maschine-Maschine-Kommunikation zu ermöglichen oder um Geschäftsprozess-Management, Wissensmanagement und innerbetriebliche Kooperation durch Modellierung zu verbessern. Der Band richtet sich gleichermaßen an ein praxisorientiertes und wissenschaftliches Publikum, das nicht nur aus der technischen Perspektive einen Zugang zum Thema sucht. Der praktische Nutzen wird in der Fülle von Anwendungsbeispielen offensichtlich, in denen semantische Technologien zum Einsatz kommen. Praxisorientierung ist auch das Leitthema der Semantic Web School, die sich zum Ziel gesetzt hat, den Wissenstransfer zu semantischen Technologien anzukurbeln und den interdisziplinären Diskurs über deren Nutzen und Folgen zu intensivieren. Der vorliegende Band vereinigt 33 Beiträge von 57 Autoren aus 35 Institutionen zu einem virulenten und multidisziplinären Thema. Der Band richtet sich gleichermaßen an interessierte Laien und fachfremde Experten, die nicht nur aus der technischen Perspektive einen Zugang zum Thema suchen. Denn obwohl das Thema Semantic Web zu überwiegendem Maße ein technisches ist, sollen hier bewusst jene Aspekte angesprochen werden. die außerhalb einer ingenieurswissenschaftlichen Perspektive von Relevanz sind und vor allem die praktischen Aspekte semantischer Technologien adressieren. Dieser Anforderung wird durch die vielen Praxisbezüge und Anwendungsbeispiele innerhalb der einzelnen Beiträge Rechnung getragen. Hierbei ist es den Herausgebern jedoch wichtig darauf hinzuweisen, das Semantic Web und semantische Technologien nicht als verheißungsvolles Allheilmittel der durch Informationstechnologien heraufbeschworenen Probleme und Herausforderungen zu betrachten. Ganz im Gegenteil plädieren die Herausgeber für eine verstärkte Auseinandersetzung mit dem Thema unter Einbeziehung einer großen Vielfalt an Experten aus den unterschiedlichsten Fachbereichen, die einen reflektierten und kritischen Beitrag zu den positiven und negativen Effekten semantischer Technologien beitragen sollen.

Content

Inhalt: Im ersten Teil wird neben der begrifflichen Klärung eine Reihe von Einstiegspunkten angeboten, ohne dass der Leser das Semantic Web in seiner Systematik und Funktionsweise kennen muss. Im Beitrag von Andreas Blumauer und Tassilo Pellegrini werden die zentralen Begriffe rund um semantische Technologien vorgestellt und zentrale Konzepte überblicksartig dargestellt. Die Arbeitsgruppe um Bernardi et al. leitet über in den Themenbereich der Arbeitsorganisation und diskutieret die Bedingungen für den Einsatz semantischer Technologien aus der Perspektive der Wissensarbeit. Dem Thema Normen und Standards wurden sogar zwei Beiträge gewidmet. Während Christian Galinski die grundsätzliche Notwendigkeit von Normen zu Zwecken der Interoperabilität aus einer Top-DownPerspektive beleuchtet, eröffnet Klaus Birkenbihl einen Einblick in die technischen Standards des Semantic Web aus der Bottom-Up-Perspektive des World Wide Web Consortiums (W3C). Mit einem Beitrag zum Innovationsgrad semantischer Technologien in der ökonomischen Koordination betreten Michael Weber und Karl Fröschl weitgehend theoretisches Neuland und legen ein Fundament für weiterführende Auseinandersetzungen. Abgerundet wird der erste Teil noch mit einem Beitrag von Bernd Wohlkinger und Tassilo Pellegrini über die technologiepolitischen Dimensionen der Semantic Web Forschung in der europäischen Union.
Im zweiten Teil steht der Anwender des Semantic Web im Mittelpunkt, womit auch die erste Ebene der systematischen Auseinandersetzung mit semantischen Technologien angesprochen wird. Nicola Henze zeigt auf, welchen Beitrag semantische Technologien für die Personalisierung von Informationssystemen leisten. Stefanie Lindstaedt und Armin Ulbrich diskutieren die Möglichkeiten der Zusammenführung von Arbeiten und Lernen zu Zwecken der Kompetenzentwicklung in Arbeitsprozessen. Leo Sauermann stellt daraufhin mit der Metapher des "Semantic Desktop" ein innovatives Konzept für den Arbeitsplatz der Zukunft vor und fragt - nicht ohne eine gewisse Ironie -, ob dieser Arbeitsplatz tatsächlich auf einen physischen Ort begrenzt ist. Mark Buzinkay zeigt aus einer historischen Perspektive, wie semantische Strukturen die Navigation sowohl im Web als auch auf einzelnen Webseiten verändert haben und noch werden. Michael Schuster und Dieter Rappold adressieren die Konvergenz von Social Software und Semantic Web entlang der persönlichen Aneignung von Informationstechnologien zu Zwecken der sozialen Vernetzung. Remo Burkhard plädiert dafür, Wissensvisualisierung als Brückenfunktion zwischen technischer Infrastruktur und Nutzer wahrzunehmen und demonstriert das Potential der Wissensvisualisierung zur zielgruppengerechten Kommunikation komplexer Zusammenhänge. Abschließend zeigt Gabriele Sauberer, welche Informationskompetenzen und Schlüsselqualifikationen in der modernen Informationsgesellschaft von Bedeutung sein werden, in der der Einsatz semantische Technologien zur täglichen Wissensarbeit gehören wird.
Der dritte Teil des Bandes thematisiert die organisationalen Dimensionen des Semantic Web und demonstriert unter dem Stichwort "Wissensmanagement" eine Reihe von Konzepten und Anwendungen im betrieblichen und kollaborativen Umgang mit Information. Der Beitrag von Andreas Blumauer und Thomas Fundneider bietet einen Überblick über den Einsatz semantischer Technologien am Beispiel eines integrierten Wissensmanagement-Systems. Michael John und Jörg Drescher zeichnen den historischen Entwicklungsprozess des IT-Einsatzes für das Management von Informations- und Wissensprozessen im betrieblichen Kontext. Vor dem Hintergrund der betrieblichen Veränderungen durch Globalisierung und angeheizten Wettbewerb zeigt Heiko Beier, welche Rollen, Prozesse und Instrumente in wissensbasierten Organisationen die effiziente Nutzung von Wissen unterstützen. Mit dem Konzept des kollaborativen Wissensmanagement präsentiert das Autorenteam Schmitz et al. einen innovativen WissensmanagementAnsatz auf Peer-to-Peer-Basis mit dem Ziel der kollaborativen Einbindung und Pflege von dezentralisierten Wissensbasen. York Sure und Christoph Tempich demonstrieren anhand der Modellierungsmethode DILIGENT, welchen Beitrag Ontologien bei der Wissensvernetzung in Organisationen leisten können. Hannes Werthner und Michael Borovicka adressieren die Bedeutung semantischer Technologien für eCommerce und demonstrieren am Beispiel HARMONISE deren Einsatz im Bereich des eTourismus. Erweitert wird diese Perspektive durch den Beitrag von Fill et al., in dem das Zusammenspiel zwischen Web-Services und Geschäftsprozessen aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik analysiert wird. Abschließend präsentiert das Autorenteam Angele et al. eine Reihe von realisierten Anwendungen auf Basis semantischer Technologien und identifiziert kritische Faktoren für deren Einsatz.
Im vierten Teil des Bandes stehen die technischen und infrastrukturellen Aspekte im Mittelpunkt des Interesses, die für den Aufbau und Betrieb semantischer Systeme von Relevanz sind. Wolfgang Kienreich und Markus Strohmaier identifizieren die Wissensmodellierung als Basis für den Einsatz semantischer Technologien für das Knowledge Engineering und stellen zwei grundlegende Modellierungsparadigmen vor. Andreas Koller argumentiert, dass die strukturierte Ablage von Content in Content Management Systemen den Lift-Off des Semantic Web stützen wird und zeigt eine Reihe von einfachen Maßnahmen auf, wie CMS Semantic Web tauglich gemacht werden können. Alois Reitbauer gibt einen leicht verständlichen Überblick über technische Fragestellungen der IT-Integration und demonstriert anhand von Beispielen die Vorteile semantischer Technologien gegenüber konventionellen Methoden. Gerald Reif veranschaulicht die Einsatzgebiete und Leistungsfähigkeit der semantischen Annotation und stellt Tools vor, die den Nutzer bei der Dokumentenverschlagwortung unterstützen. Robert Baumgartner stellt die Funktionsweise von Wrappertechnologien zur Extraktion von Daten aus unstrukturierten Dokumenten vor und demonstriert den Nutzen am Beispiel eines B2B-Szenarios. Michael Granitzer bietet einen Überblick über statistische Verfahren der Textanalyse und zeigt, welchen Beitrag diese zur Wartung von Ontologien leisten können.
Gerhard Budin geht auf die zentrale Rolle des Terminologiemanagements bei der Ordnung und Intersubjektivierung komplexer Wissensstrukturen ein und gibt Anleitung für die Entwicklung von terminologischen Metamodellen. Marc Ehrig und Rudi Studer thematisieren Prinzipien und Herausforderungen der semantischen Integration von Ontologien zu Zwecken der Herstellung von Interoperabilität von Web Services. Wolfgang May gibt eine Einführung in das Thema Reasoning im und für das Semantic Web und zeigt auf, welche Mechanismen und Konzepte in naher Zukunft für das Semantic Web relevant werden. Abschließend führt die Autorengruppe um Polleres et al. in das junge Thema der semantischen Beschreibung von Web Services ein und adressiert Fragestellungen der Service Komposition und Automatisierung von Geschäftsprozessen. In einem Nachwort widmet sich Rafael Capurro der Frage, wie es in Zeiten eines auftauchenden semantischen Web um die philosophische Hermeneutik bestellt ist. Und er kommt zu dem Schluss, dass das Semantic Web als ein weltpolitisches Projekt verstanden werden sollte, das zu wichtig ist, um es alleine den Technikern oder den Politikern zu überlassen.

0.019048385 = product of:
  0.07619354 = sum of:
    0.07619354 = weight(_text_:just in 3127) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07619354 = score(doc=3127,freq=2.0), product of:
        0.40433162 = queryWeight, product of:
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.07111865 = queryNorm
        0.1884432 = fieldWeight in 3127, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.6853104 = idf(docFreq=409, maxDocs=44421)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3127)
  0.25 = coord(1/4)

Content

"When dealing with a large-scale and widely-used knowledge organization system like the Dewey Decimal Classification, we often tend to focus solely on the organization aspect, which is closely intertwined with editorial work. This is perfectly understandable, since developing and updating the DDC, keeping up with current scientific developments, spotting new trends in both scholarly communication and popular publishing, and figuring out how to fit those patterns into the structure of the scheme are as intriguing as they are challenging. From the organization perspective, the intended user of the scheme is mainly the classifier. Dewey acts very much as a number-building engine, providing richly documented concepts to help with classification decisions. Since the Middle Ages, quasi-religious battles have been fought over the "valid" arrangement of places according to specific views of the world, as parodied by Jorge Luis Borges and others. Organizing knowledge has always been primarily an ontological activity; it is about putting the world into the classification. However, there is another side to this coin--the discovery side. While the hierarchical organization of the DDC establishes a default set of places and neighborhoods that is also visible in the physical manifestation of library shelves, this is just one set of relationships in the DDC. A KOS (Knowledge Organization System) becomes powerful by expressing those other relationships in a manner that not only collocates items in a physical place but in a knowledge space, and exposes those other relationships in ways beneficial and congenial to the unique perspective of an information seeker.