Dengel Semantische Technologien

Grundlagen. Konzepte. Anwendungen.
1. Auflage 2011
ISBN: 978-3-8274-2664-2
Verlag: Spektrum Akademischer Verlag
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 461 Seiten

Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in Grundlagen, Potentiale und Anwendungen Semantischer Technologien. Es richtet sich an Studierende der Infor¬matik und angrenzender Fächer sowie an Entwickler, die Seman¬tische Technologien am Arbeitsplatz oder in verteilten Applikationen nutzen möchten. Mit seiner an praktischen Beispielen orientierten Darstellung gibt es aber auch Anwendern und Entscheidern in Unternehmen einen breiten Überblick über Nutzen und Möglichkeiten dieser Technologie.

Semantische Technologien versetzen Computer in die Lage, Informationen nicht nur zu speichern und wieder zu finden, sondern sie ihrer Bedeutung entsprechend auszuwerten, zu verbinden, zu Neuem zu verknüpfen, und so flexibel und zielgerichtet nützliche Leistungen zu erbringen.

Das vorliegende Buch stellt im ersten Teil die als Semantische Technologien bezeichneten Techniken, Sprachen und Repräsentationsformalismen vor. Diese Elemente erlauben es, das in Informationen enthaltene Wissen formal und damit für den Computer verarbeitbar zu beschreiben, Konzepte und Beziehungen darzustellen und schließlich Inhalte zu erfragen, zu erschließen und in Netzen zugänglich zu machen.

Der zweite Teil beschreibt, wie mit Semantischen Technologien elementare Funktionen und umfassende Dienste der Informations- und Wissensverarbeitung realisiert werden können. Hierzu gehören etwa die Annotation und das Erschließen von Information, die Suche in den resultierenden Strukturen, das Erklären von Bedeutungszusammenhängen sowie die Integration einzelner Komponenten in komplexe Ablaufprozesse und Anwendungslösungen.

Der dritte Teil beschreibt schließlich vielfältige Anwendungsbeispiele in unterschiedlichen Bereichen und illustriert so Mehrwert, Potenzial und Grenzen von Semantischen Technologien. Die dargestellten Systeme reichen von Werkzeugen für persönliches, individuelles Informationsmanagement über Unterstützungsfunktionen für Gruppen bis hin zu neuen Ansätzen im Internet der Dinge und Dienste, einschließlich der Integration verschiedener Medien und Anwendungen von Medizin bis Musik.

Prof. Dr. Andreas Dengel ist Wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern, Professor für Informatik an der Technischen Uni¬versität Kaiserslautern und Honorarprofessor am Dept. of Computer Science and Intelligent Systems der Graduate School of Engineering an der Osaka Prefecture University und arbeitet mit seiner Gruppe seit vielen Jahren auf dem Gebiet Semantischer Technologien.

Autoren/Hrsg.

Dengel, Andreas

Inhaltsverzeichnis

1;Vorwort;5
2;Inhaltsverzeichnis;6
3;Teil I Grundlagen;13
3.1;1 Einleitung;14
3.1.1;1.1 Daten, Information und Wissen;15
3.1.2;1.2 Wissen im Alltag: Ein menschliches Beispiel;16
3.1.2.1;1.2.1 Beispielszenario;17
3.1.2.1.1;Personenbeschreibung Rudi Baispilov;17
3.1.2.1.2;Kontaktdaten;18
3.1.2.1.3;Personenbeschreibung Dr. Gesine Mustermann;18
3.1.2.1.4;Kontaktdaten;19
3.1.2.2;1.2.2 Wissensarbeit – Wunsch und Wirklichkeit;19
3.1.3;1.3 Semantik und semantische Technologien;21
3.1.4;1.4 Metadaten;24
3.1.5;1.5 Der weitere Inhalt dieses Buches;26
3.2;2 Wissensrepräsentation;31
3.2.1;2.1 Prinzipien der maschinellen Wissensverarbeitung;33
3.2.2;2.2 Fakten und Regeln;33
3.2.2.1;2.2.1 Formalisierung von Aussagen;33
3.2.2.2;2.2.2 Fakten;34
3.2.2.3;2.2.3 Inferenz mit Regeln;35
3.2.2.4;2.2.4 Anfragen;36
3.2.3;2.3 Logik und Inferenz;37
3.2.3.1;2.3.1 Logische Operatoren;38
3.2.3.2;2.3.2 Inferenzmechanismen;38
3.2.4;2.4 Pr¨adikatenlogik;41
3.2.4.1;2.4.1 Symbolformen;41
3.2.4.2;2.4.2 Quantoren;41
3.2.5;2.5 Semantische Netze;43
3.2.5.1;2.5.1 Wissensdarstellung mit Graphen;44
3.2.5.2;2.5.2 Relationen und ihre Eigenschaften;45
3.2.5.3;2.5.3 Eigenschaften Semantischer Netze;46
3.2.5.4;2.5.4 Kardinalit¨at von Relationen;48
3.2.6;2.6 Frames;49
3.2.6.1;2.6.1 Der Schemabegriff;49
3.2.6.2;2.6.2 Frames als Denkmodell;51
3.2.6.3;2.6.3 Klassifikation;53
3.2.6.4;2.6.4 Generalisierung und Spezialisierung;54
3.2.6.5;2.6.5 Vererbung;55
3.2.6.6;2.6.6 Instanziierung;57
3.2.7;2.7 Taxonomien;58
3.2.7.1;2.7.1 Multi-perspektivische Schemahierarchien;59
3.2.7.2;2.7.2 Probleme bei unterschiedlichen Rollen;61
3.2.8;2.8 Conceptual Dependencies;62
3.2.8.1;2.8.1 Handlung und Zustand;63
3.2.8.2;2.8.2 Handlungsoptionen;63
3.2.8.3;2.8.3 Mentale Drehb¨ucher;65
3.2.9;2.9 Taxonomien mit formaler Semantik: Die KL-ONE-Familie;68
3.2.9.1;2.9.1 Superkonzepte;69
3.2.9.2;2.9.2 Rollen;70
3.2.9.3;2.9.3 Vererbung und Rollenrestriktionen;70
3.2.9.4;2.9.4 Wohlgeformte Terme und ihre Semantik;71
3.2.9.5;2.9.5 Subsumption und Klassifizierung;72
3.2.10;2.10 Ontologien;74
3.2.10.1;2.10.1 Der Ontologiebegriff in der Informatik;74
3.2.10.2;2.10.2 Aufbau von Ontologien;76
3.2.10.3;2.10.3 Nutzen von Ontologien;80
3.2.11;2.11 Fazit;81
3.2.12;2.12 Weiterf¨uhrende Literatur;82
3.3;3 Semantische Netze, Thesauri und Topic Maps;83
3.3.1;3.1 Grundlagen;84
3.3.1.1;3.1.1 Struktur Semantischer Netze;84
3.3.1.2;3.1.2 Klassifikation Semantischer Netze;85
3.3.2;3.2 Grafische Notationen;88
3.3.2.1;3.2.1 Mind-Maps;89
3.3.2.1.1;Geschichte und Motivation;90
3.3.2.1.2;Werkzeuge;90
3.3.2.2;3.2.2 Concept-Maps;90
3.3.2.2.1;Geschichte und Motivation;91
3.3.2.2.2;Anwendungen von Concept-Maps;92
3.3.2.2.3;Erstellung von Concept-Maps;93
3.3.2.2.4;Formale Semantik von Concept-Maps;95
3.3.2.2.5;Werkzeuge;97
3.3.2.3;3.2.3 Conceptual Graphs;98
3.3.2.3.1;Conceptual Graphs;98
3.3.2.4;3.2.4 Grafische vs. Lineare Notationen;99
3.3.3;3.3 Weitere Repr¨asentationstechnologien;102
3.3.3.1;3.3.1 Thesauri;102
3.3.3.1.1;Linguistische Thesauri;103
3.3.3.1.2;Thesauri zur Dokumentation;104
3.3.3.1.3;Standardisierung;104
3.3.3.2;3.3.2 Topic Maps;104
3.3.3.2.1;Datenmodell;105
3.3.3.2.2;Standards und Standardisierungsprojekte;110
3.3.3.2.3;Anwendungsbereiche;111
3.3.3.2.4;Werkzeuge und Systeme;113
3.3.4;3.4 Fazit;114
3.3.5;3.5 Weiterf¨uhrende Literatur;116
3.4;4 Das Resource Description Framework;118
3.4.1;4.1 Von der Pr¨asentationszur Inhaltssicht;121
3.4.1.1;4.1.1 Pr¨asentationsebene: Die Hypertext Markup Language HTML;121
3.4.1.2;4.1.2 Die Strukturierungssprache XML;122
3.4.1.3;4.1.3 Umgang mit Mehrdeutigkeit: Disambiguierung durch Zuweisung von Namensr¨aumen;125
3.4.2;4.2 Das RDF-Datenmodell;127
3.4.2.1;4.2.1 Container;128
3.4.2.2;4.2.2 Aussagen ¨uber Aussagen: Reifizierung;131
3.4.3;4.3 Ontologische Strukturierung von Daten: RDF-Schema;133
3.4.4;4.4 (X)HTML-Erweiterung: RDFa;135
3.4.5;4.5 Die Web Ontology Language (OWL);136
3.4.6;4.6 Fazit;137
3.4.7;4.7 Weiterf¨uhrende Literatur;137
3.5;5 Ontologien und Ontologie-Abgleich in verteilten Informationssystemen;139
3.5.1;5.1 Motivation: Ontologien in verteilten IT-Systemen;140
3.5.1.1;5.1.1 Explizite Konzeptualisierungen als Basis semantischer IT-Systeme;140
3.5.1.2;5.1.2 Ontologien in verteilten Informationslandschaften;143
3.5.2;5.2 Abgleich von Ontologien;145
3.5.2.1;5.2.1 Repr¨asentation von Abbildungen zwischen Ontologien;147
3.5.2.2;5.2.2 Heuristiken zur automatischen Berechnung von Beziehungen zwischen Ontologien;151
3.5.2.2.1;Die lexikalische Ebene der Ontologien;151
3.5.2.2.2;Die Ontologie-Struktur;155
3.5.2.2.3;Ontologie-Nutzung als Evidenz f¨ur Korrespondenzen;156
3.5.2.3;5.2.3 Integration von Mapping-Vorschl¨agen;158
3.5.2.3.1;Integration einzelner Matching-Heuristiken;158
3.5.2.3.2;Integration mehrerer Abbildungsvorschl¨age;160
3.5.2.4;5.2.4 Zusammenfassung: Der generelle Matching-Prozess;160
3.5.3;5.3 Werkzeuge;162
3.5.3.1;5.3.1 Alignment API;162
3.5.3.2;5.3.2 S-Match;164
3.5.3.3;5.3.3 Die PROMPT-Suite;164
3.5.4;5.4 Fazit;166
3.5.5;5.5 Weiterf¨uhrende Literatur;167
3.6;6 Anfragesprachen und Reasoning;169
3.6.1;6.1 Anfragesprachen;169
3.6.1.1;6.1.1 Einfache SPO-Anfragen;170
3.6.1.2;6.1.2 SPARQL;170
3.6.1.2.1;Abk¨urzende Schreibweisen;172
3.6.1.2.2;Filter;172
3.6.1.2.3;Weitere Graph-Pattern;173
3.6.1.2.4;L¨osungslistenmodifikatoren;174
3.6.1.2.5;Weitere Anfrageformate;174
3.6.1.2.6;RDF-Datasets und benannte Graphen;175
3.6.1.2.7;SPARQL und RDFS;176
3.6.1.3;6.1.3 Anfragesprachen f¨ur OWL;177
3.6.2;6.2 Reasoning;178
3.6.2.1;6.2.1 Hornlogik und F-Logik;178
3.6.2.1.1;Regeln in Jena;178
3.6.2.2;6.2.2 Reasoning f¨ur OWL;182
3.6.2.2.1;SWRL (Semantic Web Rule Language);182
3.6.3;6.3 Fazit;184
3.6.4;6.4 Weiterf¨uhrende Literatur;184
4;Teil II Fundamentale Dienste und Funktionen;189
4.1;7 Linked Open Data, Semantic Web Datensätze;190
4.1.1;7.1 Linked Open Data die Grundlagen;192
4.1.2;7.2 Ver¨offentlichen von Linked Open Data;193
4.1.2.1;7.2.1 Wrapping von existierenden Datens¨atzen;194
4.1.2.1.1;Wrapper-Ans¨atze;195
4.1.3;7.3 Beispiele f¨ur LOD-Services;197
4.1.3.1;7.3.1 Dump-Konversion: DBpedia;198
4.1.3.2;7.3.2 Online-Konversion: DBTropes;199
4.1.4;7.4 Zugriff auf Linked Data;200
4.1.4.1;7.4.1 REST & HTTP Content Negotiation;201
4.1.4.2;7.4.2 Zugriff durch menschliche Nutzer;201
4.1.4.2.1;Generische Linked-Data-Browser;202
4.1.4.2.2;Suchmaschinen f¨ur Linked Data;204
4.1.4.2.3;Linked-Data-basierte Anwendungen;204
4.1.4.3;7.4.3 Zugriff in Anwendungen;204
4.1.4.3.1;Zugriff durch automatische Navigation im Web of Data;205
4.1.4.3.2;Automatischer Zugriff auf Linked-Data-Suchmaschinen;206
4.1.4.3.3;Anfrageausf¨uhrung ¨uber dem Web of Linked Data;206
4.1.5;7.5 Beispiel;208
4.1.6;7.6 Fazit;209
4.1.7;7.7 Weiterf¨uhrende Literatur;209
4.2;8 Semantik in der Informationsextraktion;211
4.2.1;8.1 Informationsextraktion;213
4.2.2;8.2 Generischer Aufbau einer Informationsextraktion;214
4.2.2.1;8.2.1 Syntaktische Analyse;214
4.2.2.1.1;Textextraktion;215
4.2.2.1.2;Spracherkennung;215
4.2.2.1.3;Segmentierung von W¨ortern;216
4.2.2.1.4;Segmentierung von S¨atzen;216
4.2.2.1.5;Part-of-Speech-Tagging;217
4.2.2.1.6;Erkennung von Phrasen;218
4.2.2.2;8.2.2 Semantische Analyse;219
4.2.2.2.1;Erkennung von benannten Entit¨aten;219
4.2.2.2.2;Erkennung von strukturierten Entit¨aten;220
4.2.2.2.3;Koreferenzanalyse;220
4.2.2.2.4;Aufl¨osung sprachlicher Mehrdeutigkeiten;221
4.2.2.2.5;Erkennung von Fakten;221
4.2.2.3;8.2.3 Templates;223
4.2.3;8.3 Ontologien in der Informationsextraktion;225
4.2.3.1;8.3.1 Formale Modellierung von sprachlichem Hintergrundwissen;225
4.2.3.2;8.3.2 Extraktionsontologien;226
4.2.3.3;8.3.3 Formale Modellierung von Dom¨anenwissen;227
4.2.3.4;8.3.4 Formale Anfragesprachen zur Spezifikation von Templates;228
4.2.4;8.4 Formale Repr¨asentation von Extraktionsresultaten;229
4.2.4.1;8.4.1 Semantisches Anreichern von Dokumenten;229
4.2.4.2;8.4.2 Semantische Annotationen;230
4.2.5;8.5 Fazit;234
4.2.6;8.6 Weiterf¨uhrende Literatur;234
4.3;9 Semantische Suche;236
4.3.1;9.1 Der Begriff Semantische Suche;237
4.3.1.1;9.1.1 Grundlagen;237
4.3.1.2;9.1.2 Viele Definitionen ein Ziel;238
4.3.2;9.2 Kategorien semantischer Suchmaschinen;239
4.3.2.1;9.2.1 Formularbasierte Suche;240
4.3.2.2;9.2.2 Suchmaschinen mit RDF-basierten Anfragesprachen;241
4.3.2.3;9.2.3 Faceted Browsing;242
4.3.2.4;9.2.4 Semantikbasierte Schl¨usselwortsuchmaschinen;243
4.3.2.5;9.2.5 Question Answering Tools;244
4.3.2.6;9.2.6 Schl¨usselwortsuche mit semantischer Nachverarbeitung;245
4.3.2.7;9.2.7 Semantikbasierte intelligente Visualisierung;246
4.3.3;9.3 Architektur und Ans¨atze;246
4.3.3.1;9.3.1 Wissensbasis, Suchraum;248
4.3.3.1.1;Suchraum vs. Wissensbasis;248
4.3.3.1.2;Beschaffenheit des Suchraumes und der Wissensbasis;249
4.3.3.2;9.3.2 Anfrageverarbeitung;250
4.3.3.2.1;Formalit¨at der Anfrage;250
4.3.3.2.2;Anfragemodifizierung;250
4.3.3.3;9.3.3 Ans¨atze, Suchalgorithmen;252
4.3.3.4;9.3.4 Beispiele;256
4.3.4;9.4 Benutzerkontext, Personalisierung und Transparenz;258
4.3.4.1;9.4.1 Benutzerkontext und Personalisierung;258
4.3.4.2;9.4.2 Transparenz;259
4.3.5;9.5 Fazit;260
4.3.6;9.6 Weiterf¨uhrende Literatur;261
4.4;10 Erklärungsfähigkeit semantischer Systeme;262
4.4.1;10.1 Szenario;263
4.4.2;10.2 Der Begriff der Erkl¨arung;265
4.4.2.1;10.2.1 Erkl¨arungen im Alltag;266
4.4.2.2;10.2.2 Wissenschaftliche Erkl¨arungen;267
4.4.3;10.3 Erkl¨arungen in Expertensystemen;268
4.4.3.1;10.3.1 MYCIN;269
4.4.3.2;10.3.2 NEOMYCIN;269
4.4.3.3;10.3.3 RED;270
4.4.3.4;10.3.4 PEA;271
4.4.3.5;10.3.5 REX;272
4.4.4;10.4 Aspekte von Erkl¨arungen;273
4.4.4.1;10.4.1 Arten von Erkl¨arungen;273
4.4.4.2;10.4.2 Ziele von Erkl¨arungen;274
4.4.4.3;10.4.3 Darstellungen von Erkl¨arungen;275
4.4.4.4;10.4.4 Wahrheit und Erkl¨arung;275
4.4.4.5;10.4.5 Anforderungen an Erkl¨arungen;275
4.4.4.6;10.4.6 Erkl¨arungsszenario;277
4.4.5;10.5 Erkl¨arungen im Semantic Web;278
4.4.5.1;10.5.1 Inference Web;279
4.4.5.2;10.5.2 Erkl¨arungskomponente von RadSem;283
4.4.6;10.6 Fazit;285
4.4.7;10.7 Weiterf¨uhrende Literatur;287
5;Teil III Anwendungen;288
5.1;11 Semantische Webservices zur Steuerung von Produktionsprozessen;289
5.1.1;11.1 Einleitung;290
5.1.2;11.2 Grundlagen;292
5.1.2.1;11.2.1 Steuerungen in heutigen Produktionsanlagen;292
5.1.2.2;11.2.2 Serviceorientierte Architekturen;293
5.1.2.2.1;WSDL – Beschreibung von Webservices;294
5.1.2.2.2;UDDI – Verzeichnisdienste f¨ur Webservices;297
5.1.2.2.3;BPEL – Orchestrierung von Webservices;297
5.1.2.3;11.2.3 Semantische Webservices;298
5.1.2.3.1;SAWSDL;298
5.1.2.3.2;WSMO;300
5.1.2.3.3;OWL-S;301
5.1.3;11.3 Anwendungsfeld;303
5.1.3.1;11.3.1 Semantische Webservices in der Produktionsdom¨ane;303
5.1.3.2;11.3.2 Experimenteller Aufbau;304
5.1.4;11.4 Semantisches Auffinden von Webservices in der Produktion;305
5.1.4.1;11.4.1 Semantische Annotation der Webservices;305
5.1.4.1.1;Semantische Annotation mit SAWSDL;307
5.1.4.1.2;Semantische Beschreibung mit OWL-S;308
5.1.4.1.3;Ergebnisse des Vergleichs von SAWSDL und OWL-S;310
5.1.4.2;11.4.2 Erstellungsprozess und Struktur der Ontologien;310
5.1.4.3;11.4.3 Systemarchitektur und Ablauf des semantischen Auffindens von Webservices;312
5.1.5;11.5 Automatische Orchestrierung zur Erstellung flexibler Produktionsprozesse;313
5.1.5.1;11.5.1 Semantisch unterst¨utzte Prozessmodellierung;314
5.1.5.2;11.5.2 Konzeptioneller Ansatz zur flexiblen Steuerung von Produktionsprozessen;314
5.1.6;11.6 Fazit;317
5.1.7;11.7 Weiterf¨uhrende Literatur;318
5.2;12 Wissensarbeit am Desktop;319
5.2.1;12.1 Herausforderungen der Wissensarbeit auf dem Desktop;320
5.2.2;12.2 Semantische Modellierung des Wissensraums;321
5.2.2.1;12.2.1 Pers¨onliches Informationsmodell (PIMO);323
5.2.2.1.1;Repr¨asentation des PIMOs in RDF;324
5.2.2.1.2;PIMO-Upper: Allgemeine Klassen;325
5.2.2.1.3;PIMO-Mid: Ontologien, die in einer Dom¨ane oder Gruppe geteilt werden;325
5.2.2.1.4;Pers¨onliche Klassen, Relationen und Erweiterungen;325
5.2.2.1.5;Beispiel;326
5.2.2.2;12.2.2 Die NIE-Ontologien zur Datenrepr¨asentation;327
5.2.2.2.1;Repr¨asentation eines Adressbucheintrages in RDF;329
5.2.2.3;12.2.3 Integration propriet¨arer Informationsquellen;332
5.2.2.3.1;Aperture;332
5.2.2.3.2;Gnowsis;333
5.2.3;12.3 Der Semantic Desktop;334
5.2.3.1;12.3.1 Ausgangssituation;335
5.2.3.2;12.3.2 Die Idee des Semantic Desktops;336
5.2.3.3;12.3.3 Nepomuk Semantic Desktop;337
5.2.3.4;12.3.4 Refinder;343
5.2.4;12.4 Wikis und Semantische Wikis;347
5.2.4.1;12.4.1 Annotationen bei dokumentbasierter Arbeit;349
5.2.4.2;12.4.2 Das pers¨onliche Wiki im Semantic Desktop;351
5.2.4.3;12.4.3 Feingranulare Annotationen – der Ansatz in Mymory;352
5.2.4.3.1;Die Technische Realisierung der Annotationen;354
5.2.4.3.2;Annotationsbasierte Suche;356
5.2.4.3.3;Visualisierung der strukturierten Daten;356
5.2.4.3.4;Beispiele;357
5.2.5;12.5 Aufgabenmanagement f¨ur Wissensarbeiter;358
5.2.5.1;12.5.1 Permanenter Aufgabenwechsel (Multitasking);359
5.2.5.2;12.5.2 Ziele f¨ur die technische Unterst¨utzung;360
5.2.5.3;12.5.3 Task Management-Systeme;360
5.2.5.4;12.5.4 Semantische Aufgabenmodellierung;361
5.2.5.5;12.5.5 Kontext eines Wissensarbeiters;362
5.2.5.5.1;Semantische Kontextmodellierung;362
5.2.5.6;12.5.6 ConTask: Kontextsensitives Aufgabenmanagement;366
5.2.5.6.1;Benutzerverhalten und Historie;367
5.2.6;12.6 Fazit;371
5.2.7;12.7 Weiterf¨uhrende Literatur;371
5.3;13 Semantische Suche für medizinische Bilder;373
5.3.1;13.1 Medico-Ontologie-Hierarchie;374
5.3.1.1;13.1.1 Representational Ontologies;375
5.3.1.2;13.1.2 Upper Ontology;375
5.3.1.3;13.1.3 Information Element Ontology;376
5.3.1.4;13.1.4 Clinical Ontology;376
5.3.1.5;13.1.5 Annotation Ontology;377
5.3.1.6;13.1.6 Medical Ontologies;377
5.3.2;13.2 Semantische Technologien im Medico-System;378
5.3.2.1;13.2.1 MedicoServer;379
5.3.2.2;13.2.2 SemanticSearch and SemanticAnnotation;380
5.3.2.3;13.2.3 Tripel-Speicher;381
5.3.2.4;13.2.4 Semantisches Volumen-Parsing;382
5.3.2.5;13.2.5 Spatial DBMS;383
5.3.2.6;13.2.6 Der 2-D-Annotations-Prototyp RadSem;384
5.3.2.7;13.2.7 Die 3-D-Annotationsanwendung f¨ur den klinischen Betrieb;385
5.3.2.8;13.2.8 Semantische Navigation;385
5.3.2.9;13.2.9 Multimodal Dialogue Interface;386
5.3.3;13.3 Fazit;387
5.3.4;13.4 Weiterf¨uhrende Literatur;388
5.4;14 Semantische Musikempfehlungen;389
5.4.1;14.1 Grundlagen;390
5.4.1.1;14.1.1 Musikontologien;390
5.4.1.1.1;The Music Ontology;390
5.4.1.2;14.1.2 Social Music und das Semantic Web;391
5.4.2;14.2 Datensammlungen zu musikbezogenen Informationen;393
5.4.2.1;14.2.1 Traditioneller Musikjournalismus im Wandel der Zeit;393
5.4.2.2;14.2.2 Musik und das Linked Open Data Projekt;394
5.4.2.2.1;DBTune;394
5.4.2.2.2;DBpedia;395
5.4.2.2.3;Freebase;396
5.4.3;14.3 Algorithmen zur Musikempfehlung;397
5.4.3.1;14.3.1 Inhaltsbasierte Verfahren;397
5.4.3.2;14.3.2 Kollaboratives Filtern;398
5.4.3.3;14.3.3 Hybride Ans¨atze;398
5.4.4;14.4 Soziosemantische Musikempfehlungen;399
5.4.4.1;14.4.1 Kollaboratives Filtern und Semantische Social Networks;399
5.4.4.1.1;FOAF-ing the music;400
5.4.4.2;14.4.2 dbrec: DBpedia als Basis f¨ur Musikempfehlungen;400
5.4.4.3;14.4.3 HORST – Holistic Recommendation and Storytelling;402
5.4.4.3.1;¨Uberf¨uhren der semantischen Daten in einen Vektorraum;403
5.4.4.3.2;Merkmalsauswahl und Gewichtung;403
5.4.4.3.3;Berechnung der ¨Ahnlichkeit;404
5.4.4.3.4;Bereitstellung einer erkl¨arenden Geschichte;404
5.4.5;14.5 Fazit;405
5.4.6;14.6 Weiterf¨uhrende Literatur;405
5.5;15 Optimierung von Instandhaltungsprozessen durch Semantische Technologien;406
5.5.1;15.1 Einleitung;407
5.5.2;15.2 Grundlagen;409
5.5.2.1;15.2.1 Interpretation von Kontextinformationen als Grundlage kontextadaptiver Anwendungen;409
5.5.2.2;15.2.2 Systemarchitektur zur Interpretation und Nutzung von Ortsinformationen in Fabriksystemen;411
5.5.3;15.3 Anwendungsfeld und Szenario;413
5.5.3.1;15.3.1 Instandhaltungsprozesse in der industriellen Produktion;413
5.5.3.2;15.3.2 Szenario;414
5.5.4;15.4 Semantische nahtlose Navigationsanwendung;417
5.5.4.1;15.4.1 Ontologiebasierte Situationsinterpretation;417
5.5.4.1.1;Identifikation und Modellierung einzelner Situationen;418
5.5.4.1.2;Modellierung der Ontologie;421
5.5.4.1.3;Semantisches Reasoning;423
5.5.4.2;15.4.2 Anwendungsbezogene Nutzung von Ontologien;424
5.5.4.2.1;Interpretation Server als technische Grundlage;424
5.5.4.2.2;Semantische nahtlose Navigation als Anwendung;425
5.5.5;15.5 Fazit;426
5.5.6;15.6 Weiterf¨uhrende Literatur;429
6;Literaturverzeichnis;430
7;Akronyme;451
8;Index;454
9;Die Autorinnen und Autoren;460