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Projekt Web 2.0
Dieses Projekt lässt sich als Projekt Semantic Web im Bachelor und als Projekt Wissensverarbeitung im Master anrechnen.
In dem Projekt sind noch Plätze frei. Bei Interesse wenden Sie Sich bitte an den jeweiligen Betreuer.
- Themen:
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Bei Projekten aus dem Bereich des Semantic Web beschäftigen wir uns mit
der IT-Unterstützung von Kommunikation, Interaktion sowie der
Speicherung von Wissen im Internet. Einen Schwerpunkt bilden dabei
Soziale Lesezeichensysteme, wie bsp. unser BibSonomy-System. Ein
weiteres Thema sind Peer-to-Peer-Netze. Neben Projekten in denen
inhaltliche Fragestellungen im Vordergrund stehen, bieten wir auch die
Möglichkeit, aktuelle Techniken aus dem Bereich des Web 2.0 wie z.B. Ajax
in Projekten anzuwenden und in laufende Systeme zu integrieren. Unter
anderem stehen die folgenden Themen zur Auswahl:
Unter anderem stehen die folgenden Themen zur Auswahl:
- Lernen von Ontologien mittels Tagging-Systemen
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Lernen von Ontologien auf der Basis von Tagging Systemen.
Informationen: Andreas Hotho,
- Performanceuntersuchenungen für BibSonomy
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Ein Cluster von Datenbankrechnern stellt häufig den Kern von
heutigen Web-2.0-Anwendungen dar. Bei steigender
Nutzerzahl/Zugriffzahlen von BibSonomy wird auch hier eine solche
Lösung interessant. Die Umsetzung einer Cluster-Datenbank steht im
Mittelpunkt dieser Arbeit.
Informationen: Andreas Hotho,
- Dokumentation der BibSonomy API mittels WSDL 2.0
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Für BibSonomy existiert eine auf den Ideen von REST basierende API. Ziel des Projektes
ist die Abbildung und Dokumentation der API mittels WSDL 2.0 zur automatischen Generierung von Client-Stubs und menschenlesbarer Dokumentation.
Informationen: Robert Jäschke
- Implementation von Algorithmen
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Der Algorithmus Titanic ist ein effizientes Verfahren zur Berechnung häufiger Itemsets, ähnlich dem
Apriori-Algorithmus. Letzterer ist beispielsweise in der Datamining-Software
Weka in Java implementiert.
Ziel des Projektes ist die Implementierung des Titanic-Algorithmus, basierend auf der vorhandenen Java-Implementierung
des Apriori-Algorithmus. Des weiteren sollen zwei Verfahren zur Berechnung von Basen für Assoziationsregeln
(Luxemburger und Duquenne/Guigues) untersucht und ebenfalls zur Verwendung in Weka implementiert werden.
Informationen: Robert Jäschke
- Visualisierung von Tri-Verbänden
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Triadische Begriffsanalyse stellt eine Erweiterung der formalen Begriffsanalyse um eine dritte Dimension dar und kann als
dreidimensionales hierarchisches Clusterverfahren verstanden werden. Mittels des TRIAS-Algorithmus können wir effizient Tri-Begriffe
mit minimalen Support-Bedingungen auf grossen Datensätzen berechnen.
Ziel des Projektes ist, geeignete Visualisierungsmöglichkeiten für Tri-Verbände zu untersuchen und zu implementieren.
Informationen: Robert Jäschke
- Bücher in BibSonomy posten mittels Barcode-Erkennung
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Die Barcodes von Büchern kann man mittels in heutigen Notebooks enthaltenen Kameras einlesen und weitere Informationen
zum Buch im Internet abrufen. Damit erhält man Metadaten wie Titel, Autor, etc. Diese Daten kann man nun in
BibSonomy posten und somit auf einfache Weise seine Büchersammlung verschlagworten
oder sich interessante geliehene Bücher merken.
Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Prototypen zum Erkennen der Barcodes, Metadaten-Recherche im Internet und
anschließendem Posten des Ergebnisses in BibSonomy
Informationen: Robert Jäschke
- Aktives Lernen für das Extrahieren von Metadaten aus Referenzen
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Referenzen aus Publikationslisten enthalten wichtige Metadaten, die zur Erstellung von Zitationsgraphen, zur Verlinkung von
Publikationen und zu deren Verwaltung verwendet werden. Die Erstellung dieser Metadaten aus gegegebenen Referenzen ist sehr
mühsam und aufwendig. Ansätze, die Extraktion zu automatisieren, liefern erste Ergebnisse, sind aber noch nicht befriedigend.
Ein grundlegendes Problem ist die Vielfältigkeit mit der Referenzen dargestellt werden. Um dieser Varietät zu begegnen, wird
entweder ein großer Trainingsdatensatz benötigt, oder der Trainingsdatensatz muss automatisch erweitert werden. Der zweite
Ansatz soll in diesem Projekt behandelt werden. Dabei kann ein bestehender Algorithmus so erweitert werden, dass er automatisch
aus neuen Referenzeingaben lernt.
Informationen: Beate Krause
- Trend-Visualisierung mit Tags
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Anwender in sozialen Lesezeichen-Systemen benutzen Tags, um Resourcen zu beschreiben und diese wiederzufinden. Weil Benutzer häufig
einen ähnlichen Wortschatz verwenden, reflektiert die Häufigkeit der verwendeten Tags die Popularität bestimmter Themen. Verschiedene
Visualisierungsanwendungen (z.B. Yahoo Taglines für Flickr, Bloggerbeispiel)
existieren. Eine einfach gehaltene Visualisierung soll für die Tags in BibSonomy entwickelt werden um die Popularität der Themen in BibSonomy zu verbildlichen.
Alternativ / zusätzlich kann untersucht werden, inwieweit sich das Tagging Verhalten über den Lauf der Zeit verändert hat.
Informationen: Beate Krause
- Firefox Plugin für BibSonomy
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Die bisherige Integration von BibSonomy in die bekannten Browser ist
eher lose. Mit Hilfe eines Firefox Plugin könnte man den Nutzern
eine erweiterte Funktionalitäten zur Verfügung stellen und damit
einen besseren Service anbieten. Die Aufgabe in diesem Projekt ist
der Entwurf eines Konzepten sowie die Implementierung des solchen
Plugins.
Informationen: Andreas Hotho,
- Referenz Extraktion aus PDFs
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Publikationen enthalten in der Regel eine Menge von Referenzen auf
andere Publikationen. Leider können diese Referenzen zur Zeit noch
nicht in BibSonomy abgespeichert werden. Ziel dieses Projektes ist
es BibSonomy um eine Zitationsverwaltung zu erweitern. Im zweiten
Schritt sind diese aus PDFs mit Hilfe von
Informationsextraktionsmethoden automatisch zu extrahieren.
Informationen: Andreas Hotho,
- Aufgabenstellung und Termin:
- Nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.
- Vorkenntnisse:
- Informatik Grundstudium
- Angesprochener HörerInnenkreis:
- Inf. Hauptstudium Bachelor und Diplom I, Master, Math. NF Inf. Hauptstudium
- Umfang:
- 4 oder 8 SWS im Bachelor und Diplom I nach Absprache, 4 SWS im Master
- Leistungsnachweis:
- Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vorträge
- Veranstalter:
- Dipl.-Inform. Dominik Benz, Dipl.-Inform. Miranda Grahl, Dr. Andreas Hotho, Dipl.-Math.
Robert Jäschke, Dipl.-Inform. Beate Krause, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz, Prof. Dr. Gerd
Stumme
- Ablauf:
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In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden.
Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpräsentation statt, in der der Stand der Projektarbeit vorgestellt wird.
In der Regel in der ersten Vorlesungswoche des folgenden Semesters werden dann die Endergebnisse vorgestellt.
Eine kurze Beschreibung der Arbeit (5 Seiten) ist 3 Tage vor dem Vortrag einzureichen.
Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt der Student eine einseitige Beschreibung der Aufgabe,
sowie einen Arbeitsplan für das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass der Student bei einem
4(8) SWS-Projekt regelmäßig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist
in Absprache mit dem Betreuer festzulegen.
Als Richtlinie für die Erstellung einer guten
Ausarbeitung wird das Buch
- Markus Deininger and Horst Lichter and Jochen Ludewig
and Kurt Schneider. Studien-Arbeiten: ein Leitfaden zur Vorbereitung,
Durchführung und Betreuung von Studien-, Diplom- Abschluss-
und Doktorarbeiten am Beispiel Informatik. 5. Auflage. vdf
Hochschulverlag, Zürich, 2005.
empfohlen, welches in der Bibliothek im Semesterapparat
des Fachgebiets Wissensverarbeitung ausliegt, und welches auch in
einigen Exemplaren ausleihbar ist. Wir empfehlen die Anschaffung dieses
Buchs (9,50 €), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter)
begleiten kann.
Alle verwendeten Referenzen sind zusätzlich zum
Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in http://www.bibsonomy.org
einzugeben, mit den Tags "projekt kde < laufendes Semester in der Form ss08 bzw ww08 > " und weiteren sinnvollen Tags.
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