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|Titel DE=Ranking for Heterogeneous Web Data Search
 
|Titel DE=Ranking for Heterogeneous Web Data Search
 
|Titel EN=Ranking for Heterogeneous Web Data Search
 
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|Beschreibung DE=k.A.
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|Beschreibung DE=Ranking - die algorithmische Entscheidung, wie relevant ein Artefakt für einen gegebenen Informationsbedarf ist - ist ein integraler Bestandteil jeder Suchmaschine, der deren Effektivität maßgeblich beeinflusst und dafür sorgt, dass trotz zunehmender Datenmengen die relevanten Suchergebnisse gefunden werden. Neben den textuellen Daten im Web werden durch die Anstrengungen der Semantic Web Community und zunehmend durch die großen Suchmaschinen immer mehr strukturierte Daten im Web veröffentlicht, die neue Möglichkei-ten für Suche im Web eröffnen. Diese strukturierten Daten, die größten Teils den Linked Data Prinzipien fol-gen, beschreiben und verlinken Entitäten und erlauben so dem Benutzer faktenbasierte Suchergebnisse an-stelle von Links zu präsentieren. Da viele Datenquellen ähnliche oder die gleichen Entitäten, wie z.B. Produkte, Filme, Bücher oder Orte, beschreiben, diese jedoch unterschiedlich modellieren, entsteht eine heterogene Datenlandschaft, die es Anwendungen erschwert diese Daten nutzbar zu machen. Selbst wenn die Heteroge-nität der Daten überbrückt wurde, schließt sich das Problem der Redundanz an, da die Inhalte der Datenquel-len sich ergänzen, aber teilweise auch überschneiden und so mehrfach Beschreibungen für dieselbe Entität vorkommen. Beide Herausforderungen, Heterogenität und Redundanz, stellen Probleme für die Nutzung von strukturierten Webdaten für Suchmaschinen und insbesondere deren Rankingmethoden dar.
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In diesem Vortrag werden die zwei Probleme - Heterogenität und Redundanz - von Webdaten erörtert und eine Rankingstrategie für strukturierte Webdaten vorgestellt, die diese Probleme berücksichtigt und gegenüber bestehenden Ansätzen eine effektivere Suche ermöglicht.
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|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
 
|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
 
|Start=2013/03/06 15:45:00
 
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|Gebäude=11.40
 
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|Vortragender=Daniel Herzig
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Aktuelle Version vom 1. März 2013, 10:20 Uhr

Ranking for Heterogeneous Web Data Search

Veranstaltungsart:
Graduiertenkolloquium




Ranking - die algorithmische Entscheidung, wie relevant ein Artefakt für einen gegebenen Informationsbedarf ist - ist ein integraler Bestandteil jeder Suchmaschine, der deren Effektivität maßgeblich beeinflusst und dafür sorgt, dass trotz zunehmender Datenmengen die relevanten Suchergebnisse gefunden werden. Neben den textuellen Daten im Web werden durch die Anstrengungen der Semantic Web Community und zunehmend durch die großen Suchmaschinen immer mehr strukturierte Daten im Web veröffentlicht, die neue Möglichkei-ten für Suche im Web eröffnen. Diese strukturierten Daten, die größten Teils den Linked Data Prinzipien fol-gen, beschreiben und verlinken Entitäten und erlauben so dem Benutzer faktenbasierte Suchergebnisse an-stelle von Links zu präsentieren. Da viele Datenquellen ähnliche oder die gleichen Entitäten, wie z.B. Produkte, Filme, Bücher oder Orte, beschreiben, diese jedoch unterschiedlich modellieren, entsteht eine heterogene Datenlandschaft, die es Anwendungen erschwert diese Daten nutzbar zu machen. Selbst wenn die Heteroge-nität der Daten überbrückt wurde, schließt sich das Problem der Redundanz an, da die Inhalte der Datenquel-len sich ergänzen, aber teilweise auch überschneiden und so mehrfach Beschreibungen für dieselbe Entität vorkommen. Beide Herausforderungen, Heterogenität und Redundanz, stellen Probleme für die Nutzung von strukturierten Webdaten für Suchmaschinen und insbesondere deren Rankingmethoden dar. In diesem Vortrag werden die zwei Probleme - Heterogenität und Redundanz - von Webdaten erörtert und eine Rankingstrategie für strukturierte Webdaten vorgestellt, die diese Probleme berücksichtigt und gegenüber bestehenden Ansätzen eine effektivere Suche ermöglicht.

(Daniel Herzig)




Start: 06. März 2013 um 15:45
Ende: 06. März 2013 um 17:15


Im Gebäude 11.40, Raum: k.A.

Veranstaltung vormerken: (iCal)


Veranstalter: Forschungsgruppe(n) Wissensmanagement
Information: Media:Herzig Graduiertenkolloquium.pdf