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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

13. Semantische Suchverfahren in der Welt von Big Data

Semantische Suchverfahren – Automatisierte Kategorisierung und Erhöhung der Relevanz bei der thematischen Suche in Big Data

verfasst von : Urs Hengartner

Erschienen in: Big Data

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Um relevante Informationen aus der unüberschaubaren heutigen Datenwelt (Big Data) zu identifizieren, genügen heutige Suchmaschinen nicht mehr, wenn bloß nach eingegebenen Stichwörtern (Zeichenketten) in Textinhalten gesucht werden kann. Vielmehr müssen diese fähig sein nach Instanzen von Konzepten einer Ontologie zu suchen, also nach Repräsentationen der zugrunde liegenden Begriffe und derer Zusammenhänge. Durch die Verknüpfungen von Entitäten untereinander werden komplexere Abfragen möglich, da die Inhalte, in denen gesucht wird, thematisch kategorisiert werden können. Vor diesem Hintergrund haben sich viele Berufsbilder in den letzten Jahren sehr verändert und komplett neue sind hinzugekommen. In der Arbeitsforschung hat sich der neue Begriff des Information Workers bzw. Knowledge Workers herausgebildet. Für diese Infor mation Workers ist es wichtig mit thematischen Suchtechnologien, große Mengen von Dokumenten schnell zu finden und geschäftskritische Informationen aus ihnen zu extrahieren. Journalisten, Bibliothekare, Banker, Wirtschaftsprüfer, Ärzte, Wissenschaftler, Kundenbetreuer u.v.m. werden vermehrt auf Werkzeuge, die diese Technologien einsetzen, angewiesen sein. Mit dem Produkt Find-it der Canoo Engineering AG wird ein Anwendungsfall in einem Redaktionssystem gezeigt.

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Fußnoten
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Literatur
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Metadaten
Titel
Semantische Suchverfahren in der Welt von Big Data
verfasst von
Urs Hengartner
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-11589-0_13