Effektives Wissensmanagement

Effektives Wissensmanagement von unternehmensinternen Informationsressourcen ist ein Eckpfeiler für einen langanhaltenden Wettbewerbsvorteil. Semantische Web-Technologien bieten neue Möglichkeiten für eine verbesserte Integration heterogener Geschäftsdaten, Informationsentdeckung sowie fortgeschrittene Automatisierung von komplexen Aufgaben. Die Grundlage des Semantic Web basiert auf Ontologien, die Konzepte eines Anwendungsbereichs sowie Beziehungen zwischen ihnen formal und eindeutig beschreiben, wodurch Daten maschineninterpretierbar werden. Ihre Verwendung in Unternehmensportalen zur Darstellung von Geschäftsobjekten könnte sowohl die Inhaltsnavigation als auch die Suchergebnisse erheblich verbessern.

Corporate Semantic Web (CSW)

Als eine auf das Geschäft ausgerichtete Forschungsgruppe, die sich auf das Semantic Web innerhalb von Unternehmensstrukturen konzentriert, deckt das Projekt Corporate Semantic Web (CSW) ein breites Spektrum innovativer wissenschaftlicher und anwendungsorientierter Lösungen für Forschungsprobleme im Unternehmenskontext ab. Eine der Säulen der CSW-Forschung wird durch die Corporate Semantic Suche repräsentiert, die Standard-Suchmethoden mit semantischen Technologien verbindet. Die systematische Integration von Geschäftsinformationen ermöglicht die semantische Analyse der verfügbaren Daten und Informationsquellen, wodurch die semantische Suche eine Erweiterung zu den klassischen Suchlösungen darstellt. Corporate Semantic Suche bezieht sich in diesem Kontext auf die verschiedenen Formen der semantischen Suche in unternehmens- und geschäftsbezogenen Anwendungen.

Suche in Nicht-semantischen Daten

Das Hauptziel dieses Forschungsbereichs ist die Entwicklung einer semantikbasierten Lernmethode zur Trenderkennung in hybriden Informationssystemen, d.h. Systemen, die aus sowohl qualitativen als auch quantitativen Daten bestehen. Am Beispiel des Finanzsektors, einem Beispiel für hybride Informationssysteme, und unter Berücksichtigung der multimodalen Finanzdaten, wird eine geeignete Trenderkennungsmethode entwickelt, um zeitlich veränderliche Muster in textuellen Informationsquellen, die für den Finanzmarkt relevant sind, zu erkennen. Der Fokus dieser Forschung liegt auf der Entwicklung einer Lösung für das Problem des Trend-Minings, die einen Data-Mining-Ansatz mit geeigneten Semantic Web-Technologien kombiniert.

Technologien

  • Semantic Matchmaking Framework
  • Text-Vorverarbeitung
  • Extreme Tagging Wissensextraktion
  • Trend Mining
  • DBPedia Deutsch Spotlight Entitätserkennung

Anwendungsbeispiele

  • Semantische Suche im Museumsportal Berlin (in Zusammenarbeit mit x:hibit GmbH)
  • Semantische Suche in FIZ Chemie InfoTherm (in Zusammenarbeit mit FIZ Chemie)
  • Semantische Vorverarbeitung Chemisches Zentralblatt (in Zusammenarbeit mit FIZ Chemie)
  • Trend Mining in Finanznachrichten (in Zusammenarbeit mit Neofonie)
  • Semantische Technologien in Web-Shopsystemen

(Für weitere Anwendungsbeispiele von semantischen Suchfunktionen siehe Abschlussarbeiten und Veröffentlichungen / technische Berichte)

Suchpersonalisierung

Die Suche nach Geschäftsobjekten wie Produkten, Projekten, Mitarbeiterprofilen usw. ist eine nicht triviale und häufig auftretende Aufgabe. Bei komplexen Objekten mit mehreren Eigenschaften ist ein perfektes Match selten zu finden. Daher ist der Benutzer in den meisten Fällen auch an einer Rangliste von Objekten interessiert, die anhand ihrer semantischen Ähnlichkeitswerte in Bezug auf die personalisierte Abfrage bewertet werden. Der Schwerpunkt dieses Arbeitspakets liegt auf der Nutzung von Semantic Web-Technologien zur Verbesserung der Abfragefähigkeiten von Unternehmensportalen. Die Forschung in diesem Bereich reicht von adaptiver und anpassbarer Darstellung von Suchprofilen über die Bewertung semantisch repräsentierter Geschäftsobjekte in Bezug auf Benutzervorlieben basierend auf der semantischen Ähnlichkeit von Konzepten bis hin zur Bereitstellung benutzerorientierter, personalisierter Ansichten zu Unternehmensdaten.

Technologien

  • Semantic Matchmaking Framework
  • Rule Responder Personalisierte regelbasierte Agenten (Pragmatic Agent Web)
  • Rule Responder Semantic Web Reputation und Trust Management

Anwendungsbeispiele

  • Vertrauen und Glaubwürdigkeit im Unternehmen – Semantische Reputationsinteroperabilität (in Zusammenarbeit mit HPI)
  • Expertenfinder in Wikis
  • Semantisches personalisiertes eLearning (in Zusammenarbeit mit FIZ Chemie)
  • Semantische Matching-Verfahren zur Personalisierung von multimedialen Materialien (in Zusammenarbeit mit Condat)
  • Semantische personalisierte Filter in UPnP AV (in Zusammenarbeit mit Fraunhofer Fokus)

(Für weitere Anwendungsbeispiele von semantischen Suchfunktionen siehe Abschlussarbeiten und Veröffentlichungen / technische Berichte)

Über CSW

Das Projekt „InnoProfile – Corporate Semantic Web“ wurde zu Beginn des Februars 2008 an der Freien Universität Berlin ins Leben gerufen. Es erhielt seine Finanzierung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und die BMBF-Innovationsinitiative für die Neuen Bundesländer – Unternehmerische Regionen. Innerhalb der nächsten sechs Jahre sollten zwölf Arbeitspakete einen koordinierten Rahmen bieten, um den wirtschaftlich vorteilhaften Einsatz von Semantic Web-Technologien in Unternehmensumgebungen zu etablieren. Unter der Leitung von Prof. Dr. Adrian Paschke arbeiteten mehrere Doktoranden an diesem Projekt.

Das Projektteam wurde von zwei Begutachtungspanels unterstützt: Einem wissenschaftlichen Review-Panel (SRP) und einem industriellen Review -Panel (IRP). Das SRP garantierte die wissenschaftliche Qualität und Relevanz der Arbeit. Es setzte sich aus international anerkannten Wissenschaftlern auf dem Gebiet der Semantic Web-Technologien zusammen. Das IRP hingegen lieferte Geschäftsfälle, um die Anwendbarkeit der Forschungsergebnisse in Unternehmenskontexten zu gewährleisten. Es bestand aus Unternehmen der Region Berlin-Brandenburg, die für innovative Produkte und Dienstleistungen im Bereich XML-Technologien, intelligente Systeme und Geschäftsanwendungen bekannt waren.

Alle Ergebnisse des Projekts, wie Veröffentlichungen, Meilensteinberichte, Softwareprototypen und entwickelte Ontologien, wurden auf www.corporate-semantic-web.de veröffentlicht. Sie sollten Unternehmen eine Grundlage bieten, um das Potenzial von Semantic Web-Lösungen für ihr Geschäft zu verstehen.

Veranstaltungen des Corporate Semantic Web

Dauerhafte Veranstaltungen:

  • Berlin Semantic Web Meetup
  • PhD Student Network
  • Online Dialog und Webinare
  • Beratung
  • Industrietraining

Einige der bemerkenswertesten Veranstaltungen von 2008 bis 2014 waren:

2014

  • 8. Internationaler Workshop über Value Modeling und Business Ontology in Berlin.

2013

  • 6. Internationaler Workshop über Semantic Web-Anwendungen und -Tools für Life Sciences in Edinburgh, UK.
  • 7. Internationales Web Rule Symposium in Seattle, US.

2012

  • 5. Internationaler Workshop über Semantic Web-Anwendungen und -Tools für Life Sciences in Paris, Frankreich.
  • 6. Internationaler ACM-Kongress über verteilte ereignisbasierte Systeme.

2011

  • 4. Internationaler Workshop über Semantic Web-Anwendungen und -Tools für Life Sciences.
  • Corporate Semantic Web Workshop und 12. Berlin Semantic Web Meetup.

2010

  • 3. Internationaler Workshop über Semantic Web-Anwendungen und -Tools für Life Sciences in Berlin.

2009

  • 2. Internationaler Workshop über Semantic Web für Life Sciences.
  • Globales Semantic Web Meetup bei ISWC 2009.

2008

  • 1. Internationaler Workshop über EVENT-DRIVEN BUSINESS PROCESS MANAGEMENT bei ServiceWave 2008.
  • 1. Internationaler Workshop über Semantic Web-Anwendungen und -Tools für Life Sciences in Berlin.

Corporate Semantic Web Technologien

Übersichtspräsentation – CSW Tools und Anwendung

Ontology Modularization Framework

Das Ontology Modularization Framework basiert auf dem SONIVIS:Tool für Netzwerkanalyse und ermöglicht eine einfache Analyse und Modularisierung von Ontologien.

SVoNt – SVN-basiertes Ontology-Versioning

SVoNt ist ein Versionskontrollsystem für Ontologien basierend auf dem aus der Softwareentwicklung bekannten SVN-System. Der Hauptunterschied zu anderen Ansätzen für das Ontology-Versioning liegt in unserem Fokus auf der Visualisierung von Überarbeitungen von Änderungen auf Konzepte-Ebene.

OntoMaven – Maven-basiertes Ontology-Projektmanagement

OntoMaven ist ein Satz von Maven-Plug-Ins, die das Management und Engineering von Ontologien aus verteilten (Maven) Ontology-Repositories unterstützen.

Ontology Grouping und Dokumentationstool

Um den Prozess der Erstellung solcher Konzeptgruppen für die Dokumentation von Ontologien zu unterstützen, haben wir das SpecGen-Tool um eine automatische Konzeptgruppenfunktionalität erweitert.

COLM – Corporate Ontology Lifecycle Methodik

COLM basiert auf einem zweiteiligen Ontology-Lebenszyklus, der aus den Anforderungen abgeleitet wurde, die wir aus der Analyse industrieller Bedürfnisse gewonnen haben.

Agile ONTOCOM 2 – Agile Ontology Cost Estimation Model

Eine Erweiterung des ONTOCOM-Kostenschätzungsmodells für agile Ontology-Entwicklung im COLM-Lebenszyklus.

Semantic Search und Semantic Recommendation

Corporate Semantic Web Search und Semantic Recommendation Lösungen, Tools und Anwendungsfälle.

SemMF – Ein Semantic Matching Framework

SemMF ist ein flexibles Framework zur Berechnung der semantischen Ähnlichkeit zwischen Objekten, die als beliebige RDF-Graphen dargestellt sind.

SAF4M – Ein Semantic Annotation Framework für Multimedia

Ein Framework zur Unterstützung der semantischen Annotation, Veröffentlichung und Suche von Multimedia-Inhalten.

SMPT – Semantic Multimedia Präsentationstool

Ein webbasiertes Tool zum Erstellen, semantisch Annotieren und Präsentieren von HTML5-basierten Folienpräsentationen mit semantisch angereicherten Multimedia-Inhalten.

Semantic Complex Event Processing

Die Verwendung von Hintergrundwissen über Ereignisse und deren Beziehungen zu anderen Konzepten im Anwendungsdomäne kann die Ausdruckskraft und Flexibilität von komplexen Event-Processing-Systemen verbessern.

Prova – Ein verteilter Corporate Semantic Web Regel-Engine

Prova ist ein hochexpressiver verteilter Corporate Semantic Web Regel-Engine, der deklarative Regeln mit dynamischem objektorientiertem Java, Semantic Web-Technologien und Enterprise-Service-orientiertem Computing und komplexen Event-Processing-Technologien kombiniert.

Rule Responder – Semantic Agent Architektur

Eine regelbasierte Agentenarchitektur für Semantic Business Process Management (SBPM), Semantic eScience, Semantic Complex Event Processing (SCEP), personalisierte Frage-Antwort-Systeme, Semantic Web Reputation und Trust Management und das Pragmatic Web.

Process Makna

Ein Semantic WIKI für Semantic Business Process Management und Workflow.

Oryx BPMN PlugIn – Semantic Business Process Annotation

Ein Semantic Extension PlugIn für BPMN Modellierungstool Oryx.

loomp – Web 3.0 Inhaltsauthoring

Loomp ist ein Web 3.0 Semantic Content Authoring Tool, das von der Corporate Semantic Web Gruppe entwickelt wurde. Es unterstützt: (1) Erstellen semantisch angereicherter Inhalte so einfach wie das Formatieren von Texten im Italik, ohne Kenntnisse über semantische Technologien, und mit automatisch vorgeschlagenen Annotationen. (2) Inhalt kompilieren und in verschiedenen Formaten veröffentlichen. (3) Unterstützen Sie den Leser, indem Sie die relevanten Informationen hervorheben.

Loomp – One Click Annotator Demo

Wiki Link Recommender

In diesem Projekt entwickeln wir Erweiterungen zu bestehenden Wiki-Systemen, die das Erstellen von Links zwischen Wiki-Seiten erleichtern.

Wiki Expert Finder

Experten in einem Collaboration Wiki finden

Extreme Tagging

Tagging ist zur gängigsten Methode geworden, um Informationen und Wissen in einer Vielzahl von Anwendungen zu annotieren. Die Aktivität des Taggings besteht darin, eine Verbindung zwischen einer Ressource (Information) und einer anderen Entität (einem Tag) herzustellen.

Trend Mining Ontologie

Trendontologien verbessern die Qualität der automatisierten Trenderkennung. Wir haben einen wissensbasierten Ansatz für Trend Mining entwickelt, der auf den oben genannten Trendontologien basiert.

DeepQA

DeepQA ist ein Framework für Deep Question Answering.

Expert Finder

Expertise Finder – Finden Sie Experten in einem bestimmten Fachgebiet innerhalb einer Organisation.

Proof – A Mathematical Semantic Wiki

Ein Semantic Wiki für Mathematik.

Beiträge zu semantischen Technologiestandards

Deliberation RuleML 1.0

Standard für Deliberation Rules (Papier, Vorlesungsskript, Handbuchkapitel)

Reaction RuleML 1.0

Standard für Reaction Rules und regelbasiertes Complex Event Processing (Papier, Tutorial, Vorlesungsskript, Handbuchkapitel)

W3C Rule Interchange Format

Standard für den Web Rules Interchange (Teil des W3C Semantic Web Stack).

W3C Health Care und Life Sciences Knowledge Base

Die W3C Health Care and Life Science Interest Group (W3C HCLS IG) entwickelt und unterstützt den Einsatz von Semantic Web-Technologien und -Praktiken zur Verbesserung der Zusammenarbeit, Forschung und Entwicklung sowie der Innovationsübernahme in den Bereichen Gesundheitswesen und Life Science.

W3C Web Ontology Language (OWL) 2

Standard für das Semantic Web (Teil des W3C Semantic Web Stack).

W3C Resource Description Framework (RDF) 2

Standard für das Semantic Web (Teil des W3C Semantic Web Stack).

W3C SPARQL 2

Standard für das Semantic Web (Teil des W3C Semantic Web Stack).

ISO SC 34/WG 3 Topic Maps

Internationaler Standard für das Semantic Web.

ISO SC 32/WG 2 Metadata

Internationaler Standard für Metadaten.

ISO SC 32/WG 1 e-Business

Internationaler Standard für e-Business.