Masterthesis Stefan Deser

Abstract

Die schieren Mengen an Informationen, die in den Weiten des World Wide Webs existieren, müssen für ihre Nutzbarmachung in irgendeiner Weise indexiert sein. Während die Indexierung über klassische Wissensrepräsentationen wie Ontologien, Thesauri oder Klassifikationssysteme nicht geleistet werden kann, tun sich im Zuge der Entwicklungen sozialer Software und dem Entstehen des Web 2.0s neue Wege auf - nämlich in Form von Folksonomies, die durch das gemeinsame Verschlagworten sehr vieler Nutzer mit einfachen
"Tags" entstehen. Durch die Einfachheit des Taggings werden somit alle Nutzer des Webs zu potenziellen Indexern, womit aber auch eine Gefahr für das Vokabular der Folksonomies einhergeht: Es wird durch syntaktische und semantische Mehrdeutigkeiten inkonsistent. Eine Lösung für dieses Problem stellen Tag Recommendation Systems dar, die einerseits den Nutzer in der kognitiv anspruchsvollen Aufgabe der Indexierung behilflich, vor allem aber für die Einheitlichkeit und Konsistenz des Folksonomy-Vokabulars förderlich sein sollen. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze, die etwa auf maschinenlesbare Wissensrepräsentationen, auf den Text einer Ressource selbst oder auf die bereits in der Folksonomy vorhandene Struktur zurückgreifen, theoretisch und praktisch untersucht und bewertet.

Folien

Antrittsvortrag: SD_Praesentation_Antritt.pdf

Abschlussvortrag: SD_Praesentation_Abschluss.pdf