Im „Zeitalter der Informationen“ kommt es nicht mehr auf die Quantität und das
Vorhandensein von Informationen an, sondern auf eine strukturierte und
„qualitative“ Darstellung der benötigten Informationen.
Das Problem das Suchmaschinen gemeinsam haben, besteht heutzutage in der
nicht mehr überschaubaren Anzahl von Treffern die eine Suchanfrage zurückliefert.
Auch das Ranking der Treffer und das damit verbundene Vorspiegeln
von Relevanzstufen der einzelnen Dokumente ist eine aktuelle Problematik.
Mit den genannten Schwierigkeiten beschäftigt sich
das Forschungsgebiet Wissensmanagement (siehe Kapitel 2.2 ) und ein großer
Bestandteil dieser Arbeit.
Ein bedeutender Anteil der entscheidungsrelevanten Information in
Unternehmen liegt in unstrukturierter Form vor und besitzt keine
Relation zu gleichartigen Informationsbeständen.
Diese Tatsache erschwert die Sichtung und somit auch die Entscheidungsfindung von Suchenden.
Topic Maps (TM), stellen hier eine gute Möglichkeit der Informationsvernetzung dar.
Da sich die vorliegende Arbeit mit Suchverfeinerungsmechanismen in einem
Topic Map-basierten Informationsportal beschäftigt, befasst sich der
theoretische Teil der Arbeit mit den Themen der Wissensstrukturierung, dem
Knowledge-Management (KM) im Allgemeinen und im Besonderen mit statistischen und linguistischen
Ansätzen und Methoden. Dabei wird im Bereich der Statistik besonders auf die
Clusteranalyse, die Transformation von qualitativen Merkmalen und auf die
Korrelationsanalyse eingegangen.
Auch die Grundprinzipien einer Suchmaschine werden näher erklärt,
um Grundlagen zu schaffen und um ein besseres Verstehen zu gewährleisten.
Thematisch befasst sich die Arbeit mit Topic Maps und geht dabei auf die Vorzüge dieser näher ein.
Im praktischen Teil der Arbeit werden einige der oben genannten Ansätze
realisiert und genauer beschrieben. Dadurch beschäftigt sich ein Abschnitt
des praktischen Teils mit Servlets und JavaServer Pages (JSP),
dem Framework TM4J und der „Such-API“ Lucene.
Auch der durch die Arbeit entstandene Prototyp wird genauer beschrieben und einige
Ansätze und Elemente deskriptiv behandelt.
Inhaltsverzeichnis:
- Einleitung.
- Theorie
- Wissen und Wissensmanagement
- Einführung und Begriffserklärung
- Sprache und Ihre Bedeutung
- Wissensmanagement (KM)
- Konzepte der Wissensstrukturierung
- Index
- Thesaurus
- Semantisches Netz
- Taxonomie
- Topic Maps
- Einführung und Begriffserklärung
- Topic
- Occurrences
- Associations
- Scopes
- Facets
- XML Topic Maps (XTM)
- Künstliche Neuronale Netze (KNN)
- Suchmaschinen
- Einführung und Begriffserklärung
- Indexierungsmechanismen
- Ranking
- Suchverfeinerungsmechanismen
- Linguistische Ansätze
- Statistische Ansätze
- Transformation von Merkmalen
- Kontingenztabelle
- Faktorenanalyse
- Clusteranalyse
- Distanz- bzw. Ähnlichkeitsmaß
- Klassifikationsverfahren
- Rocchio-Algorithmus
- Fuzzy-Technologie
Zielsetzung und Themenschwerpunkte:
Diese Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Verfeinerungssystems für Suchanfragen in einem Topic Map-basierten Informationsportal für die Landeshauptstadt Stuttgart. Ziel ist es, den Benutzern des Portals Mechanismen zur Verfeinerung ihrer Suchanfragen bereitzustellen und somit die Sucheffizienz und die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern. Das System soll dabei nicht mit den Textdokumenten selber arbeiten, sondern auf die Metadaten aus der Topic Map aufsetzen und diese mittels Algorithmen verquicken.
- Topic Maps und ihre Anwendung in Informationsportalen
- Entwicklung von Suchverfeinerungsmechanismen
- Einsatz statistischer Verfahren, Fuzzy-Technologien und Konzepte der künstlichen Intelligenz
- Prototypische Implementierung eines Verfeinerungssystems
- Bewertung der Effizienz und Usability des entwickelten Systems
Zusammenfassung der Kapitel:
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Informationsvernetzung und Wissensmanagement beleuchtet und die Motivation für die Entwicklung des Verfeinerungssystems darstellt. Anschließend werden im Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der Arbeit erläutert. Dazu zählen die Konzepte von Wissen und Wissensmanagement, verschiedene Ansätze zur Wissensstrukturierung wie z.B. Topic Maps, sowie die Funktionsweise von Suchmaschinen und Suchverfeinerungsmechanismen.
Im Kapitel 3 wird die konkrete Umsetzung des Verfeinerungssystems beschrieben. Die Anforderungen an das System werden definiert, das prototypische Vorgehensmodell vorgestellt und die einzelnen Phasen der Analyse und Konzeption erläutert. Des Weiteren werden die verwendeten Technologien und Werkzeuge vorgestellt, wie z.B. Java, Servlet/Jsp, Topic Maps for Java (TM4J) und Lucene. Das Kapitel beleuchtet auch die technischen Aspekte der Implementierung, wie z.B. das Layout, die Navigation, die Benutzereingaben und die technische Dokumentation.
Schlüsselwörter:
Topic Maps, Informationsportal, Wissensmanagement, Suchverfeinerungsmechanismen, Fuzzy-Technologie, statistische Verfahren, künstliche Intelligenz, Prototypische Implementierung, Metadaten, Java, Servlet/Jsp, TM4J, Lucene.
- Wissen und Wissensmanagement
- Quote paper
- Osman Hassan (Author), 2003, Hypertext-Navigationsmechanismen und Verfeinerung von Suchergebnissen in einem Topic Map-basierten Informationsportal für die Landeshauptstadt Stuttgart, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/33319
