Search (2 results, page 1 of 1)

  • × author_ss:"Hüsken, P."
  1. Hüsken, P.: Informationssuche im Semantic Web : Methoden des Information Retrieval für die Wissensrepräsentation (2006) 0.00 
    0.0046688747 = product of:
  0.018675499 = sum of:
    0.018675499 = weight(_text_:und in 4332) [ClassicSimilarity], result of:
      0.018675499 = score(doc=4332,freq=2.0), product of:
        0.1271084 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.057349887 = queryNorm
        0.14692576 = fieldWeight in 4332, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4332)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.
  2. Hüsken, P.: Information Retrieval im Semantic Web (2006) 0.00 
    0.0046688747 = product of:
  0.018675499 = sum of:
    0.018675499 = weight(_text_:und in 4333) [ClassicSimilarity], result of:
      0.018675499 = score(doc=4333,freq=2.0), product of:
        0.1271084 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.057349887 = queryNorm
        0.14692576 = fieldWeight in 4333, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4333)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.

Types

Themes

Classifications