Information Mining zur semantischen Anreicherung von bestehenden Content-Management-Systemen

Information Mining zur semantischen Anreicherung

von bestehenden Content-Management-Systemen

AKWI-Tagung 2104, Regensburg

Vera G. Meister, Malte Hahnenwald

Jahrestagung der AKWI 2014 · OTH Regensburg · 08.09.2014 Seite

11.09.2014

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Agenda

Begriffsklärung Information Mining

Ausgangssituation: Informationssilos trotz CMS

Konzept forschungsbasierter Lehre

Projektbeschreibung

Projektergebnisse

• Die Hochschul-Ontologie SUSea

• Datenkonvertierung

• Anwendung und GUI

• Live Demo

Lessons Learned

Meister, Hahnenwald · Information Mining zur semantischen Anreicherung bestehender CMS


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Begriffsklärung: Information Mining

Data-Mining ist die [halb] automatische Auswertung großer Datenmengen

zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und

verborgener Zusammenhänge.

Information-Mining meint hier die [halb] automatische semantische Anrei-

cherung von vorhandenen Informationen mit dem Ziel der Aufwertung und

Wiederverwendung auf der Basis maschinenlesbarer Bedeutungsstrukturen.


Quelle: T. H. Davenport, L. Prusak: Working Knowledge: How Organizations

Manage What They Know. Mcgraw-Hill Professional 2000, S. 2 - 4

Daten stellen einen Satz diskreter, objektiver Fakten über

Zustände und Ereignisse dar - ohne inherente Bedeutung,

Bewertung oder Interpretation.

Information kann als Nachricht mit Sender und Empfänger

beschrieben werden. Sie hat eine aus ihrem Zweck abgeleitete

Form und dient der Beeinflussung (Formung) des Empfängers.

Quelle: Duden online


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Informationssilos trotz CMS


Quellen für Unternehmensorganisationen:

Personen, Gruppen

andere Organisationen

diverse betriebliche Anwendungssysteme

Unterschiedlichste, nicht verbundene mediale Formate, Versionen, Strukturen

Lösungsansätze: CMS, ECM, Kooperations- und Austauschsysteme

Problem: Informationsanforderungen unterliegen einem ständigen Wandel

implementierte Strukturen werden technisch u. / o. fachlich obsolet

Lösungsansatz: neue, weitere Systeme; System- und Serviceintegration

Gefahr: auch neue Systeme können sich zu Informationssilos entwickeln,

wenn es keine gemeinsame und zugleich flexible Wissensbasis gibt

http://www.fh-brandenburg.de/fachbereiche.html


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Konzept forschungsbasierter Lehre

Voraussetzungen

• Grundlagen semantischer Technologien

• Methoden des objektorientierten Software-Engineerings

• Management kooperativer Systeme

Methoden Seminare und kooperatives Entwicklungsprojekt

Lernziele

• Sie verstehen die Herausforderungen und kennen das Aufgabenspektrum in semantischen Entwicklungsprojekten.

• Sie verfügen über grundlegende Erfahrungen in der Entwicklung semantischer Anwendungen.

Lerninhalte

• Integrierte semantische Entwicklungsumgebungen

• Ontology Engineering: Analyse - Design - Implementierung - Deployment

• Management von Ontologie-Lebenszyklen

• Managementmethoden semantischer Entwicklungsprojekte

Prüfungsform Technischer Report und Präsentation



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Projektbeschreibung

Projektziele

Praktischer Nutzen: Entwicklung und Dokumentation eines praktikablen

Lösungsansatzes zur maschinellen und damit effektiven und effizienten

Erfassung, Verarbeitung, Verknüpfung und bedarfsgerechten Präsentation von

Hochschulinformationen auf Basis der Daten im Hochschulweb.

Didaktischer Nutzen: Entwicklung von berufspraktischen Kompetenzen in der

Fachdomäne Semantische Technologien und in strukturierter Projektarbeit in

verteilten Teams. Kennenlernen einschlägiger Entwicklungs- und Management-

Frameworks sowie relevanter Tools.

Projektteam

Führungsrollen: Projektmanager, Product Owner (Stud.), Senior Expertin (Doz.)

Entwicklerrollen: Ontologie-Entwickler, Datenbank-Entwickler, Anwendungs-

Entwickler, Web-Designerin, Content-Entwickler



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Anforderungen

Semantische Datenbasis: SPARQL abfragbares RDF

Aktualität der Informationen: Zugriff auf CMS Daten

Zusammengehörige Informationen verbinden: Ontologie

Flexibilität der Lösung: Einfache Erweiterung und Anpassung

Beibehalten vorhandener Architektur: keine Änderungen an DB & Co

Funktionierende Suche: Sämtliche Inhalte durchsuchen und filtern

Ansprechende Oberfläche: Einheitliches und übersichtliches Design



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Projektergebnisse: Die SUSea-Ontologie



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Datenkonvertierung und -anreicherung

Untersuchung der Ausgangs-Datenbank (RDB)

- Diffuse CMS Struktur verstehen

- Merkmale identifizieren um Klassen zu unterscheiden

Wahl der Technologie

- SPARQL abfragbares RDF

- Triple Store vs. virtuellen Triple Store

-> D2RQ

Verbindung zur Ontologie

- Verwendung bekannter Namensräume (org1, foaf2, iswc3) und Eigenentwicklung

- Mapping von DB Inhalten auf Ontologie-Struktur

1:Organisation <http://www.w3.org/ns/org#>; 2: Personen <http://xmlns.com/foaf/0.1> ; 3: Aktivitäten<http://annotation.semanticweb.org/iswc/iswc.daml#>



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Anwendung

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RDB

D2RQ Engine - Mapping

D2R Server SPARQL

Ontology

Jena RDF

Suche / Faceted Browsing


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Grafische Benutzeroberfläche

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Live Demo anhand eines Use Cases

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Ein Kollege möchte sich über alle

Lehrveranstaltungen eines/r Professors/in

des Fachbereichs Wirtschaft informieren.

Fall 1: Zugang über die FH-Webseiten.

• Informationen sind zwar vorhanden,

jedoch extrem schwer auffindbar.

Im Grunde sind Insider-Kenntnisse

notwendig.

Fall 2: Zugang über SUSea-Portal.

• Informationen sind auf einen Klick

abrufbar, dabei wird auf dieselbe

Datenbank zugegriffen, wie in Fall 1.

http://www.fh-brandenburg.de/fachbereiche.html


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Lessons Learned

1. Die Nutzbarkeit automatischer Tools zur Konvertierung relationaler Daten-

banken in RDF-Triples kann auf Grund der spezifischen Struktur des Quell-

systems eingeschränkt sein. Je nach Quellsystem sind die [halb] automati-

schen Methoden anzupassen.

2. Zur Verbesserung des Informationszugangs müssen etablierte und weit-

verbreitete Systeme in Unternehmen und Organisationen nicht zwingend

ersetzt werden.

3. Durch die Implementierung einer semantischen Anwendung auf Basis von

Standard-Technologien werden hochwertige, semantische Datenstrukturen

erzeugt, die in neuen Systemen leicht wiederverwendet werden können.

4. Sowohl die Vorgehensweise im Projekt als auch bestimmte Ergebnisse oder

Teilergebnisse sind grundsätzlich auf weitere (Alt)systeme in der Organisa-

tion aber auch auf ähnliche Herausforderungen in KMU übertragbar.


Fachbereich Wirtschaft

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Vera G. Meister Malte Hahnewald

[email protected] [email protected]


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Zugriffssteuerung über D2RQ


Date post:	17-Feb-2017
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