Verfügbarkeit: Case-Based Reasoning auf der Grundlage Relationaler Datenbanken

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Bibliographische Detailangaben
Titel:	Case-Based Reasoning auf der Grundlage Relationaler Datenbanken eine Anwendung zur strukturierten Suche in Wirtschaftsnachrichten
Von:	Markus Pfuhl. Mit einem Geleitw. von Paul Alpar
Person:	Pfuhl, Markus Verfasser aut
Hauptverfasser:	Pfuhl, Markus (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Wiesbaden Dt. Univ.-Verl. 2003
Ausgabe:	1. Aufl.
Schriftenreihe:	Wirtschaftsinformatik
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Beschreibung:	Zugl.: Marburg, Univ., Diss. 2003
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ISBN:	3824421674

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adam_text	Inhaltsverzeichnis Einleitung 1 1 Case-Based Reasoning 3 1.1 Allgemeine Betrachtung von Case-Based Reasoning ........... З 1.1.1 Grundlagen des Case-Based Reasoning .............. З 1.1.2 Ursprünge des Case-Based Reasoning ............... 6 1.2 CBR-Zyklen................................. 11 1.2.1 Der klassische CBR-Zyklus..................... 12 1.2.2 Aufteilung in Anwendungs- und Wartungszyklus......... 15 1.2.3 Erweiterung durch Review- und Reflect-Phasen ......... 16 1.2.4 Erweiterung durch Review- und Restore-Phasen......... 17 1.3 CBR-Ansätze . ............................... 18 1.3.1 Strukturelles CBR ......................... 19 1.3.2 Textbasiertes CBR ......................... 20 1.3.3 Conversational CBR........................ 21 1.3.4 Strukturiertes Textbasiertes CBR................. 22 1.4 Aktuelle CBR-Anwendungen........................ 23 2 Repräsentation in Relationalen Datenbanken 27 2.1 Klassische Methoden der Fall-Repräsentation............... 27 2.1.1 Fallrepräsentation in CYRUS ................... 28 2.1.2 Fallrepräsentation in PROTOS .................. 30 2.1.3 Case Retrieval Nets ......................... 32 2.1.4 Weitere Ansätze........................... 34 2.1.5 Computational Approach vs. Representational Approach .... 34 Inhaltsverzeichnis 2.2 Speicherung von Fällen in Relationalen Datenbanken.......... 35 2.2.1 Relationale Datenbanken...................... 36 2.2.2 Bekannte Ansätze zur Speicherung von Fällen in Relationalen Datenbanken............................ 42 2.2.3 Entwicklung einer Fallrepräsentation in normalisierten Relationalen Datenbanken..................... 44 3 Ähnlichkeit, Retrieval und Query-Relaxation 53 3.1 Ähnlichkeitsmaße und deren Berechnung................. 53 3.1.1 Allgemeine Einführung von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen . . 53 3.1.2 Ähnlichkeitsmaße in Taxonomien................. 60 3.2 Verfahren zum Retrieval von Fällen.................... 64 3.2.1 Das k-Nearest-Neighbour-Verfahren................ 64 3.2.2 Induktionsverfahren......................... 65 3.2.3 Weitere Verfahren.......................... 66 3.3 Retrieval auf Relationalen Datenbanken.................. 67 3.3.1 Besonderheiten des Retrieval von Fällen aus Relationalen Datenbanken............................ 67 3.3.2 Relaxation von Anfragen...................... 67 3.4 Entwicklung eines Verfahrens zur Relaxation von Anfragen....... 73 3.4.1 Bayessche Entscheidungstheorie.................. 74 3.4.2 Query-Relaxation für Taxonomien................. 76 3.4.3 Anwendung des Verfahrens auf andere Ähnlichkeitsmaße .... 80 4 Strukturierte Wissensrepräsentation 83 4.1 Gründe für eine strukturierte Wissensrepräsentation........... 83 4.1.1 Wissensmanagement........................ 84 4.1.2 Electronic Commerce ........................ 86 4.1.3 Künstliche Intelligenz........................ 90 4.2 Ontotogie.................................. 93 4.2.1 Philosophische Grundlagen der Ontologie ............. 93 4.2.2 Moderne Auffassung des Ontologiebegriffs............ 96 4.2.3 Konstruktion von Ontotogien ................... 98 Inhaltsverzeichnis__________________________________________________ xi 4.3 Anwendungen von Ontotogien....................... 99 4.3.1 Ontotogien im Wissensmanagement................ 99 4.3.2 Enterprise Modelling ........................ 100 4.3.3 Ontotogien im Electronic Commerce ............... 101 4.3.4 Semantic Web ............................ 105 4.4 Suche in unstrukturierten Informationsquellen.............. 108 4.4.1 Data Retrieval ........................... 108 4.4.2 Information Retrieval ........................ 109 4.4.3 Verfahren zur Suche in Texten................... 110 4.4.4 Information Extraction ....................... 114 4.4.5 Kritische Betrachtung der Verfahren zur Suche in unstrukturierten Informationsquellen............... 115 4.5 Vorstrukturierung zur Unterstützung der Suche in Texten........ 117 4.5.1 Semantik .............................. 118 4.5.2 Semantik eines betriebswirtschaftlichen Textes.......... 120 4.5.3 Anreicherung von Dokumenten mit Semantik .......... 122 4.5.4 Modellierung von Wissensdomänen durch attributive Beschreibung mithilfe von Taxonomien.............. 123 4.5.5 Rahmenbedingungen und Einordnung der fallbasierten Vorgehensweise........................... 125 5 Suche in Wirtschaftsnachrichten 129 5.1 Wirtschaftsnachrichten als Objekt einer Suchmaschine ......... 129 5.1.1 Wirtschaftsnachrichten....................... 129 5.1.2 Vereinigte Wirtschaftsdienste ................... 132 5.1.3 Format und Struktur der Dokumente............... 133 5.2 Vorverarbeitung der Textdokumente ................... 134 5.2.1 TreeTagger ............................. 136 5.2.2 Vorgehensweise bei der Datenvorverarbeitung.......... 138 5.2.3 Ergebnis der Datenvorverarbeitung................ 139 5.3 Wissensmodell und Taxonomieerstellung................. 140 5.3.1 Vokabular.............................. 141 xii_______________________________________________________Inhaltsverzeichnis 5.3.2 Ähnlichkeitsmaße........................... 143 5.3.3 Fallbasis.....-....·........................ 144 5.4 Technische Umsetzung........................... 145 5.4.1 Datenbankstruktur......................... 145 5.4.2 Indizierung der Textdokumente.................. 147 5.4.3 Ähnlichkeitsbasierte Suche...................... 151 5.4.4 Benutzerschnittstelle und Anbindung an einen Internetserver . . 155 6 Bewertung und Ausblick 157 6.1 Test und Gütekriterien........................... 157 6.1.1 Relevanz............................... 157 6.1.2 Precision und Recall ........................ 158 6.1.3 Bewertung der Suchmaschine ................... 159 6.1.4 Vergleich mit der Suchmaschine der DGAP............ 166 6.2 Zusammenfassung.............................. 168 6.3 Ausblick................................... 169 6.3.1 Anwendungsfelder der strukturierten Suche in Texten...... 170 6.3.2 Grenzen der strukturierten Suche in Texten........... 171 6.3.3 Weitere Anwendungsfelder des vorgestellten CBR-Ansatzes . . . 172 A Effektivitätsmessung 175 A.l Anfragen zur Bestimmung von Precision und Recall ........... 175 A.2 Vergleich mit der Suchmaschine der DGAP................ 188 В Übersicht über die VWD-Selektoren 193 С Beschreibung der Software 195 C.l Datenvorverarbeitung . ........................... 195 C.2 Indizierung der Dokumente......................... 196 C.3 Einlesen der Taxonomien.......................... 197 C.4 Suchvorgang................................. 197 Literaturverzeichnis 199
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