Thomas Hafner Das Semantic Web und seine Anwendungen  

Inhaltsverzeichnis

1  Einleitung  1

1.1  Zielsetzung der Arbeit  1

1.2  Gliederung der Arbeit  2

2  Grundlagen.  2

2.1  Semantische Modelle.  3

2.1.1  Taxonomie.  3

2.1.2  Thesaurus.  4

2.1.3  Topic Map  5

2.1.4  Ontologie.  6

2.2  Modellierungssprachen  8

2.2.1  Resource Description Framework (RDF) und RDF Schema (RDFS)  8

2.2.2  Web Ontology Language (OWL)  10

3  Das Semantic Web  11

3.1  Motivation für die Entstehung des Semantic Web  11

3.2  Ziele  13

3.3  Aufbau.  13

3.4  Probleme und Risiken.  15

4  Anwendungen des Semantic Web.  16

4.1  Produkte und Projekte der Ontoprise GmbH.  16

4.1.1  Semantische Suche zur Vertriebsunterstützung.  16

4.1.2  Ratgebersystem für den Kundenservice.  18

4.2  Strategisches Personalmanagement bei der DaimlerChrysler AG  19

4.3  SmartWeb  21

4.4  Weitere Anwendungen  22

5  Zusammenfassende Betrachtung und Ausblick  22

  Literaturverzeichnis  VI

Anhang A:  Ein einfaches RDF Schema  IX

Anhang B:  Beispiel eines OWL-Dokumentes  X

Anhang C:  Bildschmirmmaske SemanticGuide.  XI

Anhang :D  Ähnlichkeitsmaße zum Vergleich von Kompetenzprofilen.  XII

Anhang E:  Ontologie für das strategische Personalmanagement  XIII

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Abkürzungsverzeichnis

AG Aktiengesellschaft AIFB Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung bzw. beziehungsweise CS Customer Service

DAML+OIL DARPA Agent Markup Language + Ontology Inference Layer DMS Dokumentenmanagement-System E Electronic FZI Forschungszentrum Informatik HRM Human Resource Management Hrsg. Herausgeber HTML Hypertext Markup Language i.d.R. in der Regel ISO International Organization for Standardization IT Informationstechnik KAON Karlsruhe Ontology Framework for Semantic Web Applications MAM Mobile Asset Management MPEG Moving Pictures Expert Group OWL Web Ontology Language PDA Personal Digital Assistant RDF Resource Description Framework RDFS Resource Description Framework Schema S. Seite UMTS Universal Mobile Telecommunications System v.a. vor allem vgl. vergleiche W3C World Wide Web Consortium WWW World Wide Web z.B. zum Beispiel

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  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 1: Entwicklung der semantischen Modelle (in Anlehnung an UMA05, S. 2 )  

  Abbildung 2: Beispiel einer Taxonomie (in Anlehnung an UMA05, S. 3 )  

  Abbildung 3: Beispiel eines Thesaurus (in Anlehnung an UMA05, S. 4 )  

  Abbildung 4: Beispiel einer Topic Map (in Anlehnung an UMA05, S. 5 )  

  Abbildung 5: Beispiel einer Ontologie (in Anlehnung an UMA05, S. 9 )  

  Abbildung 6: Beispiel eines RDF-Graphen  

  Abbildung 7: Schichtenarchitektur des Semantic Web (in Anlehnung an W3WM05 )  

  Abbildung 8: Datenintegration mit Hilfe einer Ontologie (in Anlehnung an AMNRS05, S. 4 )  

  Abbildung 9: Architektur des Gesamtkonzepts (in Anlehnung an BiAb05, S. 8 )  

  Abbildung 10: Ausschnitt aus dem Kompetenzkatalog  

  Abbildung 11: Bildschirmmaske SemanticGuide Schnu05, S. 7  

  Abbildung 12: Beispielhafte Kompetenzprofilvergleiche BBA05, S. 14  

  Abbildung 13: Ontologie für das strategische Personalmanagement BBA05, S. 16  

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1 Einleitung

„We are drowning in information and starved for knowledge.“ [Nais82].

John Naisbitt

Das World Wide Web (WWW) hat sich in den letzten Jahren zu einem immer wichtigeren Bestandteil unserer Gesellschaft entwickelt. Die dort vorhandenen Informationen werden in vielen Einsatzgebieten verwendet, sowohl im privaten Umfeld als auch in Unternehmen. Zusätzlich zu diesem öffentlich zugänglichen Web existieren in vielen Unternehmen so genannte Intranets, die den Mitarbeitern interne Daten bzw. Informationen im Web-Format präsentieren. Die gesamte Informationsmenge, welche dem einzelnen Menschen zur Verfügung steht, steigt täglich an, und ein Ende dieser Entwicklung ist bisher nicht zu erkennen (siehe [Netc05]). Man spricht in diesem Zusammenhang oft von Informationsüberflutung (englisch „Information Overload“).

Das obige Zitat des US-amerikanischen Forschers John Naisbitt charakterisiert dieses Dilemma. Obwohl oder gerade weil die Datenmenge stetig zunimmt, wird es immer schwieriger, die benötigten Informationen ausfindig zu machen und für sich zu nutzen. Deshalb gewinnt die Filterung bzw. Präsentation relevanter Informationen mehr und mehr an Bedeutung. In den meisten Anwendungen ist dies noch die Aufgabe des Benutzers, was jedoch oft mit erheblichem Zeitauf-wand oder sogar mit einem erfolglosen Suchergebnis verbunden ist. Ursache dafür ist die Tatsache, dass die meisten Benutzer mit den heute vorhandenen Datenmengen überfordert sind und nicht wissen, in welchen Quellen sie suchen sollen bzw. welche der angebotenen Informationen für sie von Relevanz sind.

Mittlerweile existieren jedoch Konzepte und Technologien, mit denen diese Herausforderungen der Zukunft gemeistert werden können. Dazu zählt das Semantic Web, welches Konzepte vereint, die hauptsächlich auf dem Gebiet der Informationsfilterung und Wissensrepräsentation erhebliche Mehrwerte bringen sollen. Der Kern des Semantic Web besteht darin, im Web verfügbare Daten mit Meta-Informationen anzureichern und es dadurch Anwendungen (Agenten) möglich zu machen, die verfügbaren Daten zu verstehen bzw. Aussagen über die Bedeutung dieser Daten zu machen. „Als Wunschvorstellung verbirgt sich dahinter nichts weniger als die Weiterentwicklung des gegenwärtig präsentationsorientierten Webs zu einem universellen Kommunikationsmedium, in dem maschinelle Agenten im Auftrag von Menschen gewisse Tätigkeiten vollführen. Die Agenten sollen hierbei zu einem gewissen Grade regelbasiert selbstständig agieren, ohne jedoch eigenständig Entscheidungen auf intelligenter Basis treffen zu können.“ [DJMZ05, S. 1].

1.1 Zielsetzung der Arbeit

Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über verschiedene Aspekte der Vision Semantic Web zu geben und eine Einordnung dieses Begriffes in die IT-Welt zu ermöglichen. Besonders hervorgehoben werden dabei potentielle Einsatzmöglichkeiten (in Unternehmen) sowie aktuelle Anwendungen, die bereits realisiert wurden.

Es wird eine Einführung in grundlegende Begriffe wie Taxonomien und Ontologien gegeben, die im Zusammenhang mit dem Semantic Web eine Rolle spielen. Auf die einzelnen Technologien des Semantic Web wird nicht im Detail eingegangen, da dies den Rahmen der Arbeit sprengen

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würde. Daher erfolgt eine knappe Darstellung der wichtigsten technologischen Aspekte, um den Aufbau und die Funktionsweise des Semantic Web verstehen zu können. Das Thema Web Services bzw. Semantic Web Services wird in dieser Arbeit nicht berücksichtigt. Hier sei auf [DJK06] verwiesen. Hinsichtlich der Einsatzmöglichkeiten soll mit Hilfe ausgewählter Anwendungen gezeigt werden, was auf diesem Gebiet möglich ist und wo bereits durch realisierte Projekte Erfolge verbucht werden konnten.

1.2 Gliederung der Arbeit

Die Arbeit wird in vier Abschnitte eingeteilt, wobei die einzelnen Kapitel aufeinander aufbauen. Zu Beginn werden in Kapitel 2 die notwendigen Grundlagen vermittelt, die für ein Gesamtverständnis des Konzepts Semantic Web und der beschriebenen Anwendungen erforderlich sind. Dabei werden vier semantische Modelle (Taxonomie, Thesaurus, Topic Map, Ontologie) beschrieben und miteinander in Beziehung gesetzt. Darauf aufbauend findet eine Vorstellung der beiden Modellierungssprachen RDF und OWL statt, welche im Konzept Semantic Web eine entscheidende Rolle spielen.

Kapitel 3 ist dem eigentlichen Konzept Semantic Web gewidmet. Ausgehend von der Motivation für die Entstehung dieses Konzepts werden Ziele und Aufbau des Semantic Web beschrieben. Danach folgt eine Darstellung von Problemen und Risiken, die es in Zusammenhang mit dem Semantic Web zu berücksichtigen gilt.

In Kapitel 4 werden ausgewählte Anwendungen vorgestellt, die semantische Technologien einsetzen und die Nutzwerte des Semantic Web dadurch praktisch aufzeigen. Zum Abschluss werden in Kapitel 5 eine zusammenfassende Betrachtung zu den dargestellten Themen sowie ein Ausblick in die Zukunft des Semantic Web bzw. seiner Anwendungen gegeben.

2 Grundlagen

Dieses Kapitel vermittelt die wichtigsten Grundbegriffe, die im Semantic Web eine Rolle spielen. Zu Beginn werden die vier semantischen Modelle Taxonomie, Thesaurus, Topic Map und Ontologie erläutert. Mit ihnen ist es möglich, Daten in unterschiedlich starken Ausprägungen eine Bedeutung zu verleihen. Von diesen vier Ansätzen ist die Ontologie hinsichtlich der semantischen Ausdrucksmöglichkeiten am mächtigsten und wird daher am ausführlichsten beschrieben. Die folgende Abbildung zeigt, wie die Stärke der Semantik von Modell zu Modell zunimmt.

Abbildung 1: Entwicklung der semantischen Modelle (in Anlehnung an [UMA05, S. 2])

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Um diese Ansätze auch tatsächlich umzusetzen, sind entsprechende Modellierungssprachen notwendig. Das Resource Description Framework (RDF) und die Web Ontology Language (OWL) sind im Zusammenhang mit dem Semantic Web wichtige Vertreter dieser Art und wurden vom World Wide Web Consortium (W3C) empfohlen (siehe [W3SW05]). Daher werden diese beiden Sprachen im Anschluss an die semantischen Modelle dargestellt.

2.1 Semantische Modelle

2.1.1 Taxonomie

In der Informationstechnologie kann eine Taxonomie wie folgt definiert werden: „The classification of information entities in the form of a hierarchy, according to the presumed relationships of the real-world entities that they represent“ [DOS03, S. 146].

Taxonomien ermöglichen es, Dinge hierarchisch zu kategorisieren und besitzen eine einfache baumartige Struktur. Vom obersten Element - der Wurzel - gehen eine oder mehrere Ableitungen aus, die Zweige genannt werden und zu Unterkategorien des Wurzelementes führen. Diese Unterkategorien - Knoten genannt - können ebenfalls beliebig viele Zweige besitzen, die zu weiteren Unterkategorien führen. Geht von einer Kategorie keine Ableitung aus, wird sie als Blatt bezeichnet. Für die Interpretation der Taxonomie ist die Art der Ableitung ein wichtiger Faktor, „ist-Unterklasse-von“ und „ist-Teil-von“ sind hier die beiden wichtigsten Beispiele. Es kann allerdings auch sein, dass die Art der Ableitung nicht genau definiert ist (siehe Beispiel in Abbildung 2).

In unserer realen Welt spielen Taxonomien eine bedeutende Rolle, denn es liegt in der Natur des Menschen, Dinge zu klassifizieren. Beispielsweise kann man ein Auto in verschiedene Unterka-tegorien wie Limousine, Kombi und Sportwagen einteilen. Diese drei Unterkategorien stehen mit der übergeordneten Kategorie (Elternknoten) in der Beziehung „ist-Unterklasse-von“. Das folgende Beispiel ist [UMA05, S. 3 ff.] entnommen und wird durchgängig bei der Erläuterung aller vier semantischen Modelle verwendet, damit die Unterschiede der vier Ansätze deutlich werden.

Dieses Beispiel zeigt eine Taxonomie, bei welcher den Ableitungen keine besondere Bedeutung zukommt. „Semantik“ ist ein „Thema“, wobei „F-Logic“ wiederum ein Unterthema von „Semantik“ ist. Es lässt sich hier nicht ausdrücken, dass ein „Doktorand“ das deutsche Äquivalent zum „PhD Student“ ist, da keine Beziehungen zwischen Knoten gleicher Ebene definiert werden können. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass ein Knoten mehreren Elternknoten nur dann zuge-ordnet werden kann, wenn er mehrfach angelegt wird. Dies führt allerdings zu Redundanz, welche es u.a. aus Gründen der einfacheren Wartbarkeit grundsätzlich zu vermeiden gilt.