Kurzfassung

Oft liefern herkömmliche Suchmaschinen zu einer Suchanfrage an das World-Wide-Web eine unübersehbare Menge von Daten. Da die eigentliche Information häufig nur implizit in einem Dokument oder verteilt auf mehrere Dokumente vorliegt, ist es oft schwierig, überhaupt noch Informationen aus der Datenflut zu gewinnen. In diesem vorbereitenden Projekt haben wir erste Techniken und Verfahren zur Lösung dieses Problems mit Hilfe von Methoden aus der Künstlichen Intelligenz, insbesondere aus der...Oft liefern herkömmliche Suchmaschinen zu einer Suchanfrage an das World-Wide-Web eine unübersehbare Menge von Daten. Da die eigentliche Information häufig nur implizit in einem Dokument oder verteilt auf mehrere Dokumente vorliegt, ist es oft schwierig, überhaupt noch Informationen aus der Datenflut zu gewinnen. In diesem vorbereitenden Projekt haben wir erste Techniken und Verfahren zur Lösung dieses Problems mit Hilfe von Methoden aus der Künstlichen Intelligenz, insbesondere aus der Logikprogrammierung und des Maschinellen Lernens erarbeitet. Im Kontext des World-Wide-Web werden neue Techniken für Data-Mining zur Wissensentdeckung in sehr großen Datenbeständen benötigt. In diesem Projekt wurden spezielle Methoden zur Informationsextraktion aus Web-Dokumenten entwickelt, die als Basis für Data-Mining Verfahren eingesetzt werden können. Die erarbeiteten Ergebnisse werden in dem Folgeprojekt "Intelligente Web-Informationsagenten" integriert und verfeinert. Weitere Info per E-Mail: bthomas@uni-koblenz.de» weiterlesen» einklappen