Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
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Vortrag bei GESIS, Bonn, 14.12.2010.
![Agenda ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],14.12.2010](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
- 1. Wissensrepräsentation im Social Semantic Web Dr. Katrin Weller Abteilung für Informationswissenchaft Institut für Sprache und Information Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
- 17. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 2. Konzeptionelle Aspekte der Wissensrepräsentation Anforderung: Standards
- 23. 14.12.2010 Freebase Quelle: http://www.freebase.com/view/user/tadhg/tsport/views/snooker_player. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
- 24. 14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen OpenMind. Quelle: http://commons.media.mit.edu/en/add/21/.
- 25. 14.12.2010 Verbosity Quelle: http://www.gwap.com/gwap/gamesPreview/verbosity./ 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
- 26. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 4. Anwendungsorientierte Aspekte der Wissensrepräsentation Anforderung: Indexierungsstrategien
- 28. 14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
- 30. 14.12.2010 Für Kommentare, Rückfragen und Anregungen: [email_address] Vielen Dank und viele Grüße aus Düsseldorf!
Hinweis der Redaktion
- Und spezieller: Wie kann die Entwicklung und die Anwendung formaler semantischer KOS (nämlich Ontologien) von aktuellen Entwicklungen des Web 2.0 bzw. Social Web profitieren. Die Doktorarbeit enthält: Einen ausführlichen Überblick über den Stand der Wissensrepräsentation sowohl aus klassischer Sicht, im Semantic Web und im Web 2.0. Dazu wurden verschiedene Perspektiven berücksichtigt, z.B. Informationswissenschaft und Informatik.
- Hier ansprechen, was es sonst noch gibt, z.B semantic Blogging.
- Computation and inference over collected information can lead to answers and discoveries that cannot be found in the individual contributions. In this way, new values are created from the collected data. He refers to this as “emergent knowledge” (Gruber, 2008).
- Ehem. Folie 11
- Die größten Chancen zur Einbeziehung großer Communities bestehen also dann, wenn die Nutzer wenig Vorarbeit leisten müssen (z.B. nicht zunächst OWL erlernen), wenn an kleinen Teilaufgaben gearbeitet werden kann oder vorgefertigte Datenstrukturen nur weiter angereichert werden müssen, sowie wenn geeignete Anreizmechanismen oder Belohnungen an eine Aufgabe gekoppelt sind (z.B. Reputation, Spaß oder ein unmittelbar verbesserter Zugang zu Informationen).