Semantische Informationsintegration - Konzeption eines auf Beschreibungslogiken basierenden Integrationssystems für die Produktentwicklung

Aufgrund der Notwendigkeit, unkontrolliert aufkommende Datenfluten zu beherrschen sowie der steigenden Produktkomplexität resultiert der Handlungsbedarf, skalierbare Informationsintegrationslösungen zu finden, die einen effizienten und kontextbezogenen Zugriff auf Wissen unterstützen. Einsatz eines semantischen Integrationskonzepts in der Produktentwicklung erweitert den Wissensbeschaffungsraum des Ingenieurs enorm und ermöglicht die Interoperabilität heterogener Informationssysteme

Anfragebeantwortung in Probabilistischen Datenbanken und Wissensbasen

Probabilistische Datenbanken und Wissensbasen werden immer wichtiger in der Wissenschaft und Industrie. Sie werden standig mit neuen Daten erweitert, angetrieben durch moderne ¨ Informationsextraktionssysteme, die Fakten mit Wahrscheinlichkeiten assoziieren. Der Stand der Technik, solche Daten zu speichern und zu verarbeiten, basiert auf probabilistischen Datenbanksystemen, die breit und erfolgreich eingesetzt werden. Jenseits von allen Erfolgsgeschichten fehlt solchen Systemen aber immer noch die grundlegende Maschinerie, um das in ihnen gespeicherte wertvolle Wissen an die Endnutzer weiterzugeben, was ihre potenziellen Anwendungen in der Praxis begrenzt. In ihrer klassischen Form basieren solche Systeme in der Regel auf starken, unrealistischen Einschrankungen, wie der ¨ Welt- und Domanenabgeschlossenheit ¨ , der Tupelunabhangigkeit ¨ und dem Mangel an Allgemeinwissen. Diese Einschrankungen f ¨ uhren nicht nur zu unerw ¨ unschten ¨ Konsequenzen, sondern setzen diese Systeme auch bei wichtigen Aufgaben, wie der Anfragebeantwortung, auf ein schwaches Fundament. In dieser Arbeit erweitern wir probabilistische Datenbanken und Wissensbasen mit realistischeren Datenmodellen und ermoglichen damit bessere Mittel f ¨ ur¨ die Anfragebeantwortung. Aufbauend auf dem langen Bestreben, Logik und Wahrscheinlichkeit zu integrieren, entwickeln wir unterschiedliche Semantiken fur probabilistische Datenbanken und Wis- ¨ sensbasen, analysieren ihre algorithmischen Eigenschaften und entwerfen, wann immer moglich, ¨ effiziente Anfragebeantwortungsalgorithmen

Anfragebeantwortung in Probabilistischen Datenbanken und Wissensbasen

Probabilistische Datenbanken und Wissensbasen werden immer wichtiger in der Wissenschaft und Industrie. Sie werden standig mit neuen Daten erweitert, angetrieben durch moderne ¨ Informationsextraktionssysteme, die Fakten mit Wahrscheinlichkeiten assoziieren. Der Stand der Technik, solche Daten zu speichern und zu verarbeiten, basiert auf probabilistischen Datenbanksystemen, die breit und erfolgreich eingesetzt werden. Jenseits von allen Erfolgsgeschichten fehlt solchen Systemen aber immer noch die grundlegende Maschinerie, um das in ihnen gespeicherte wertvolle Wissen an die Endnutzer weiterzugeben, was ihre potenziellen Anwendungen in der Praxis begrenzt. In ihrer klassischen Form basieren solche Systeme in der Regel auf starken, unrealistischen Einschrankungen, wie der ¨ Welt- und Domanenabgeschlossenheit ¨ , der Tupelunabhangigkeit ¨ und dem Mangel an Allgemeinwissen. Diese Einschrankungen f ¨ uhren nicht nur zu unerw ¨ unschten ¨ Konsequenzen, sondern setzen diese Systeme auch bei wichtigen Aufgaben, wie der Anfragebeantwortung, auf ein schwaches Fundament. In dieser Arbeit erweitern wir probabilistische Datenbanken und Wissensbasen mit realistischeren Datenmodellen und ermoglichen damit bessere Mittel f ¨ ur¨ die Anfragebeantwortung. Aufbauend auf dem langen Bestreben, Logik und Wahrscheinlichkeit zu integrieren, entwickeln wir unterschiedliche Semantiken fur probabilistische Datenbanken und Wis- ¨ sensbasen, analysieren ihre algorithmischen Eigenschaften und entwerfen, wann immer moglich, ¨ effiziente Anfragebeantwortungsalgorithmen