Themen:
Soziale Lesezeichensysteme erlauben das einfache, zentrale Speichern von Bookmarks/Lesezeichen auf einem Server und stellen einen Bereich der neuen Web 2.0 Systeme dar. Sie bieten daher nicht nur für den menschlichen Nutzer einen Mehrwert durch die zentrale Verfügbarkeit der Lesezeichen oder die Möglichkeit in solchen Systemen nach anderen interessanten Webseiten zu suchen, sondern stellen auch einen interessanten Ansatz zur sehr einfachen Wissensrepräsentation dar. BibSonomy, welches vom Fachgebiet entwickelt wurde, erlaubt nicht nur das Speichern von Bookmarks, sondern auch von Literaturreferenzen. Viele moderne Techniken kommen bereits in BibSonomy zum Einsatz, und neue sollen in Form von Bachelor-, Diplom- und Masterarbeiten erarbeitet und häufig auch in BibSonomy integriert werden.
Viele Aufgabenstellungen beschäftigen sich daher mit der Implementierung verschiedener Komponenten des BibSonomy-Systems oder mit der Analyse der in einem solchen System vorhanden Daten. Ziel ist es im allgemeinen, die Nutzbarkeit des System durch Dienste mit Mehrwert zu erhöhen. Darüber hinaus werden weitere Themen angeboten, die in der Regel einen inhaltlichen Bezug zu aktuellen Forschungsprojekten des Fachgebiets Wissensverarbeitung haben.
Die Themenstellung erfolgt in Absprache mit dem Studierenden; der Umfang der Arbeit richtet sich nach dem jeweils angestrebten Anschluss.
Zu folgenden Themengebieten können wir Arbeiten anbieten; zu konkreten Themen können die jeweiligen Betreuer genauere Auskunft geben.
Lernen von Ontologien mittels Tagging-Systemen
Lernen von Ontologien auf der Basis von Tagging Systemen.
Informationen: Andreas Hotho
Performanceuntersuchenungen für BibSonomy
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.
Information: Andreas Hotho
Dokumentation der BibSonomy API mittels WSDL 2.0
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
Visualisierung von Tri-Verbänden
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
Implementation von Algorithmen
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
Bücher in BibSonomy posten mittels Barcode-Erkennung
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
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
Firefox Plugin für BibSonomy
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
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
Trend-Visualisierung mit Tags
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
Aufgabenstellung und Termin:
nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer
Vorkenntnisse:
Informatik Grundstudium bzw. 30 absolvierte Credits des Masterstudiums
Angesprochener Teilnehmerkreis:
Bachelor-, Diplom- und Masterstudierende Informatik, Math. NF Inf. Hauptstudium
Leistungsnachweis:
in der Regel Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und Vortrag
Umfang:
9 Wochen für Bachelor, 3 Monate für Diplom I und 6 Monate für Master und Diplom II
Veranstalter:
Dr. Andreas Hotho, Dipl.-Math. Robert Jäachke, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz, Prof. Dr. Gerd Stumme