Graph Mining und visuelle Analyse Graphen

Beziehungen zwischen Informationen stellen eine wichtige Quelle von Wissen und Information dar. Um diese Quelle zu erschließen, bedarf es spezieller Algorithmen, welche die Beziehungen zwischen Informationsteilen berücksichtigen.

Das Anwendungsgebiet für solche Beziehungen ist mannigfaltig und reicht vom Ranking von Retrievalergebnissen bis hin zur Analyse sozialer Netzwerk. Das beschriebene Projekt stellt auch einen ersten Schritt in Richtung Knowledge Relationship Discovery dar und soll Möglichkeiten in diesem Themengebiet analysieren. Ziel in diesem Themenfeld ist die Entwicklung von Methoden zur Erschließung von als Graph vorliegenden Informationsräumen, wie beispielsweise einem RDF (Ressource Description Framework) Repository. Um Klarheit über mögliche Anwendungsgebiete zu erlagen und die Fragestellung im vorliegenden Projekt zu detaillieren, beginnt das Projekt mit der Analyse möglicher Anwendungsfälle. Parallel dazu erfolgt die Erstellung einer Übersicht über mögliche Methoden und Techniken. Für einen im Projekt ausgewählten Use-Case sollen dafür relevante Methoden prototypisch umgesetzt und deren Anwendbarkeit untersucht werden. Neben reinen Mining Algorithmen sind ebenfalls mögliche Repräsentation- und Navigationsmöglichkeiten in solchen Informationsräumen zu untersuchen, wobei hier die visuelle Ableitung von Wissen durch den Benutzer im Vordergrund steht. Dazu sollen Methoden aus dem Bereich Visual Analytics eingesetzt werden.

Die Genauigkeit der Techniken, die Benutzbarkeit als auch die Anwendungsmöglichkeit in dynamischen Umgebungen stellen dabei die Evaluierungskriterien für die umgesetzten Techniken dar.

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