In dem Projekt sind noch Pl\u00e4tze frei. Bei Interesse wenden Sie Sich bitte an den jeweiligen Betreuer.<\/p>\n
Themen<\/span><\/p>\n Bei Projekten aus dem Bereich des Semantic Web besch\u00e4ftigen wir uns mit der IT-Unterst\u00fctzung von Kommunikation, Interaktion sowie der Speicherung von Wissen im Internet. Einen Schwerpunkt bilden dabei Soziale Lesezeichensysteme, wie bsp. unser BibSonomy-System<\/span><\/u><\/a>. Ein weiteres Thema sind Peer-to-Peer-Netze. Neben Projekten in denen inhaltliche Fragestellungen im Vordergrund stehen, bieten wir auch die M\u00f6glichkeit, 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:<\/p>\n Implementierung von Folksonomy-Systemen<\/span><\/p>\n Folksonomy-Systeme werden aus Geschwindigkeitsgr\u00fcnden meist auf der Basis von relationalen Datenbanksystemen implementiert. Andere Ans\u00e4tze, z. B. mit Hilfe von RDF-Stores oder objektorientierten Datenbanken, versprechen jedoch erweiterte M\u00f6glichkeiten, z. B. im Hinblick auf die Integration mit Semantic-Web-Diensten, aber auch in Bezug auf die\u00a0Online- und Offline-Nutzung.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a>,\u00a0Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a>, Christoph Schmitz<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Schnelles Ranking in Folksonomies<\/span><\/p>\n Ranking von Ergebnissen in Folksonomies findet derzeit meist nur in sehr einfacher Art und Weise statt, etwa chronologisch. Wir haben den Algorithmus FolkRank entwickelt, um ein sinnvolleres Ranking auf Folksonomies zu berechnen. Ziel dieses Projekts ist es, diesen Algorithmus zu beschleunigen.<\/p>\n Informationen: Christoph Schmitz<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Lernen von Ontologien mittels Tagging-Systemen<\/span><\/p>\n Lernen von Ontologien auf der Basis von Tagging Systemen.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Data Mining auf Social-Bookmarking-Daten<\/span><\/p>\n Mit Hilfe von Data-Mining-Methoden k\u00f6nnen interessante Muster in Daten gefunden werden. Ein Beispiel ist das Klassifizieren von Texten, wobei das Problem immer in der Bereitstellung der Klassenlabels besteht. Hier k\u00f6nnen Social-Bookmarking-Daten verwendet werden.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Lernen von Recommendern f\u00fcr Tagging<\/span><\/p>\n Recommender stellen die Basis f\u00fcr Online-Marketingsysteme dar. Meist sind sie sehr einfach und empfehlen auf der Basis vergangener K\u00e4ufe neue Produkte. Die Anwendung von Recommender-Methoden auf Social-Bookmarking-Systeme steht im Vordergrund dieser Aufgaben.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Performanceuntersuchenungen f\u00fcr BibSonomy<\/span><\/p>\n Ein Cluster von Datenbankrechnern stellt h\u00e4ufig den Kern von heutigen Web-2.0-Anwendungen dar. Bei steigender Nutzerzahl\/Zugriffzahlen von BibSonomy wird auch hier eine solche L\u00f6sung interessant. Die Umsetzung einer Cluster-Datenbank steht im Mittelpunkt dieser Arbeit.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Ajax f\u00fcr BibSonomy<\/span><\/p>\n Erweiterung von BibSonomy um Ajax-Elemente.<\/p>\n Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Dokumentation der BibSonomy API mittels WSDL 2.0<\/span><\/p>\n F\u00fcr BibSonomy existiert eine auf den Ideen von REST<\/span><\/u><\/a> 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. Alternativ ist die Implementierung einer SOAP-API angedacht.<\/p>\n Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Taggen von Literatur mittels automatischer Barcode-Erkennung<\/span><\/p>\n Mit Delicious Monster<\/span><\/u><\/a> existiert eine Software zum Katalogisieren von B\u00fcchern, DVDs und CDs. Der Clou an der Software ist, dass die \u201cEingabe\u201d eines Buches durch Scannen seines EAN-Barcodes erfolgt. Die Aufgabe bei diesem Projekt besteht darin, eine solche Eingabem\u00f6glichkeit f\u00fcr unsere Online-Literatur-Verwaltung BibSonomy<\/span><\/u><\/a> zu erstellen.<\/p>\n Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Framework f\u00fcr Systemtags<\/span><\/p>\n Mit Systemtags kann man die M\u00f6glichkeiten von Folksonomy-System stark erweitern. Beispielsweise um Benutzern Vorschl\u00e4ge zu machen (\u201cfor:benutzer\u201d), bestimmte Dateitypen zu filtern (\u201csystem:mp3\u201d) oder um dem System Hinweise zu geben (\u201csystem:ignore\u201d). Ziel dieses Projektes ist die Formalisierung und Implementierung eines Frameworks f\u00fcr Systemtags im Rahmen des BibSonomy-Systems<\/span><\/u><\/a>.<\/p>\n Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Erweiterung von BibSonomy um Referenzen f\u00fcr abgespeicherte Literatur<\/span><\/p>\n Systeme wie CiteSeer<\/span><\/u><\/a> erm\u00f6glichen den Zugriff auf das Netzwerk von Zitaten, welches Publikationen miteinander verbindet. Dabei kann man f\u00fcr eine gegebene Publikation alle anderen Publikationen sehen, die sie zitiert und (soweit m\u00f6glich) auch alle Publikationen von denen sie zitiert wird. Ziel dieses Projektes ist die Implementation einer \u00e4hnlichen Funktionalit\u00e4t in BibSonomy.<\/p>\n Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Aufgabenstellung und Termin:<\/span><\/p>\n Nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.<\/p>\n Vorkenntnisse:<\/span><\/p>\n Informatik Grundstudium<\/p>\n Angesprochener H\u00f6rerInnenkreis:<\/span><\/p>\n Inf. Hauptstudium Bachelor und Diplom I, Master, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n Umfang:<\/span><\/p>\n 4 oder 8 SWS im Bachelor und Diplom I nach Absprache, 4 SWS im Master<\/p>\n Leistungsnachweis:<\/span><\/p>\n Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vortr\u00e4ge<\/p>\n Veranstalter:<\/span><\/p>\n Dipl.-Inform. Miranda Grahl, Dr. Andreas Hotho, Dipl.-Math. Robert J\u00e4schke, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz, Prof. Dr. Gerd Stumme<\/p>\n Ablauf:<\/span><\/p>\n In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden. Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpr\u00e4sentation 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.<\/p>\n Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt der Student eine einseitige Beschreibung der Aufgabe, sowie einen Arbeitsplan f\u00fcr das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass der Student bei einem 6(8-12) Credits-Projekt regelm\u00e4\u00dfig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist in Absprache mit dem Betreuer festzulegen.<\/p>\n Als Richtlinie f\u00fcr die Erstellung einer guten Ausarbeitung wird das Buch<\/p>\n 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 \u20ac), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter) begleiten kann.<\/p>\n Alle verwendeten Referenzen sind zus\u00e4tzlich zum Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in http:\/\/www.bibsonomy.org<\/span><\/u><\/a> einzugeben, mit den Tags \u201cprojekt kde < laufendes Semester in der Form ss08 bzw ww08 > \u201d und weiteren sinnvollen Tags.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In dem Projekt sind noch Pl\u00e4tze frei. Bei Interesse wenden Sie Sich bitte an den jeweiligen Betreuer. 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