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Version vom 17. Mai 2017, 09:15 Uhr
Web Science
Sekretariat: |
Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit Methoden zur Unterstützung von Wissensmanagement in Unternehmen, mit der Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur Verwirklichung der Idee des Semantic Web, an Methoden zur Untersuchung des Webs als soziotechnischem System sowie mit Fragestellungen in den Bereichen Informationswirtschaft und Service Science. Dabei spielen Fragen der Informations- und Applikationsintegration, der automatischen Ableitung von neuem Wissen sowie des intelligenten Zugriffs auf das vorhandene Wissen eine zentrale Rolle.
Grundlegende methodische Basis ist die semantische Repräsentation von Wissen durch Ontologien und Metadaten. Des Weiteren spielt das Themenfeld Big Data eine zunehmende Rolle: es werden Methoden und Systeme entwickelt, die sich mit der Verwaltung und Analyse von großen Datenmengen in verschiedenen Anwendungsgebieten beschäftigen. Intelligente Verfahren der Informationsextraktion und des Daten-, Text- und Web-Minings erlauben die semi-automatische Generierung von Ontologien und Metadaten wie auch die adaptive Anpassung von Anwendungen an das Benutzerverhalten. Ein wichtiges Thema ist auch die Kopplung von Linked Data und REST Services zu so genannten Linked Services, die zu flexiblen, robusten und adaptiven Architekturen im Web führen. Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Karlsruhe Service Research Institut (KSRI) sowie dem Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) am FZI Forschungszentrum Informatik am KIT. Weiterhin bestehen zahlreiche Verbindungen zu europäischen Forschungseinrichtungen und Firmen.
- Angewandte Informatik I: Modellierung (Vorlesung)
- Anwendungen der KI (Vorlesung)
- Knowledge Discovery (Vorlesung)
- Linked Data and the Semantic Web (Seminar)
- Real-World Challenges in Data Science und Analytics (Seminar)
- Grundlagen der Informatik I (Vorlesung)
- Semantic Web Technologies (Vorlesung)
- Anwendungen von Semantic MediaWiki (Seminar)
- Data Science & Real-Time Big Data Analytics (Seminar)
- Graph Representation Learning (Seminar)
- Knowledge Discovery and Data Mining (Seminar)
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