RAVEN

RAVEN (Relation Analysis and Visualization for Evolving Networks) kombiniert verteilte Informationen auf Dateiebene mit Applikationsdaten aus Unternehmensportalen um aus Informationsbeständen einer Organisation ein umfassendes semantisches Repository aufzubauen. Soziale Aspekte werden berücksichtigt indem Benutzer ihre nicht-vertrauliche Informationen in das Repository veröffentlichen und indem Microformat- und RDF-Annotationen aus den Dokumenten extrahiert werden. Externe Ressourcen werden durch Web Mining und eine Media Monitoring Plattform hinzugefügt.
RAVEN ermittelt Trends in der Frequenz und semantischer Orientation der Terme und Konzepte in solchen zusammengesetzten Informationsräumen. Ambiguität und subtile inkrementale Tonveränderungen zwischen verschiedenen Versionen eines Dokumentes erschweren die Sentiment-Analyse, was durch ein Spreading Activation-basierten Ansatz adressiert wird. Die resultierenden Annotationen können, zum Beispiel, verwendet werden um die Medienberichterstattung über die neu eingeführte Produktlinie zu verfolgen.
Visualisierung von temporal-semantischen Relationen unterstützt Analysten beim Verstehen und der Verwertung größer Unternehmensdatensätzen. Die entworfenen Visualisierungskomponenten sind eingebettet in ein AJAX-basiertes Web-Intrerface, das aus mehreren, eng verkoppelten Ansichten besteht und Einblicke in verschiedene Annotationstypen zur Verfügung stellt. Skalierbare, inkrementale Algorithmen liefern die Grundlage zum Aufbau semantischer Repositories und zur  Konstruktion von Benutzerschnittstellen für visuelle Erforschung temporal-semantischer Relationen.

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