Abgeschlossene Diplomarbeit: Information Retrieval im Semantic Web

Betreuer

• Dipl.-Inform. Henrik Nottelmann
• Prof. Dr.-Ing. Norbert Fuhr

Bearbeiter

• Peter Hüsken

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Probabilistische IR-Retrievalmaschine

Abgabetermin

2006-03

Formalia

Voraussetzungen

• Vorlesungen Datenbanken/Informationssysteme oder Information Retrieval (sinnvoll)
• Erfahrung in der Programmierung mit Java (notwendig)

Aufgabenstellung

Mit Semantic Web wird die aktuelle Vision eines Netzwerks aus computerlesbaren Informationen (mit Semantik) anstelle des heutigen HTML- und damit menschenorientierten WWWs bezeichnet. Informationen werden in der Beschreibungssprache OWL abgelegt.

Im Rahmen dieser Diplomarbeit sollen Information-Retrieval-Ansätze für das Semantic Web entwickelt werden. Die allermeisten bisherigen Arbeiten unterstützen weder die Unsicherheit der Informationsrepräsentation noch die Vagheit des Informationsbedürfnisses, die beiden Hauptcharakteristika des Information Retrieval. Auf Basis von pOWL [Nottelmann/Fuhr:05] , einer probabilistischen Erweiterung von OWL, besteht diese Arbeit aus zwei Komponenten:

1. Zunächst sind die vorhandenen OWL-Anfragesprachen, vor allem OWL-QL [Fikes/etal:03] , zu untersuchen und in Richtung IR zu erweitern (alternativ kann auch eine neue IR-orientierte Anfragesprache entwickelt werden).
2. Die vorhandene IR-Engine PIRE [Nottelmann:05] ist zu erweitern, so daß sie pOWL-Daten indexieren und dem Retrieval über die entwickelte Anfragesprache zugänglich macht.

Diese Diplomarbeit umfaßt damit folgende Schritte:

• Aufarbeitung der Literatur
• Entwicklung einer IR-orientierten Anfragesprache für OWL
• Einarbeitung in die bestehende Software PIRE
• Prototypische Erweiterung von PIRE um Indexierung/Retrieval von OWL
• Evaluierung der Effektivität und Effizienz

Fertiger Text

Peter Hsken (2006).

Information Retrieval im Semantic Web. Masterthesis

Vorträge

24. August 2005

Antrittsvortrag
[ Folien ] [ Folien (PPT) ]

Literatur

H. Nottelmann; N. Fuhr (2006).

Adding Probabilities and Rules to OWL Lite Subsets based on Probabilistic Datalog. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 14(1)

Richard Fikes; Pat Hayes; Ian Horrocks (2003).

OWL-QL: A Language for Deductive Query Answering on the Semantic Web. Technischer BerichtKSL 03-14, Stanford University, Stanford, CA

H. Nottelmann (2005).

PIRE: An extensible IR engine based on probabilistic Datalog. In ECIR:05