dc.contributor.author
Wißler, Lars
dc.contributor.author
Streibel, Olga
dc.date.accessioned
2018-06-08T08:11:04Z
dc.date.available
2012-12-14
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/19508
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-23157
dc.description
1 Einleitung . . . . . 3 1.1 Was sind Ontologien . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 4 1.2 Ziel der Ontologie . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 5 1.3 Relevante Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 7 1.3.1 Simple Knowledge Organization System - SKOS . . . .
. 7 1.3.2 OWL-Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Entwicklung
der Metaontologie . . . . . 12 2.1 TREMA Ontologien . . . . . . . . . . . . .
. . 13 2.2 Metaontologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.1
Konzeptionelle Anforderungen . . . . . 15 2.2.2 Allgemeine Beschreibung . . .
. . . . . 16 2.2.3 Klassen und Relationen . . . . . . . . . 18 2.2.4
Funktionalität . . . . . . . . . 20 3 Anwendung der Metaontologie. . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . 22 3.1 Anwendung für Aktienanalysen . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . 22 3.1.1 Klassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . 23 3.1.2 Themenbereiche . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 23 4 Experimente und Evaluierung. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 25 4.1 Evaluierung hinsichtlich Kompetenzfragen . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . 25 4.2 Vergleich von Prognose und Kursentwicklung. . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.1 Auswahl der Indikatoren. . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.2 Berechnung der Kennzahlen . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.3 Vergleich der
Kursentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5 Fazit und
Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.1
Möglichkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.2
Probleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.3
Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 A
Ontology Specification Requirements Document. .40 A.1 Zweck . . . . . . . . .
. . . . . . . .40 A.2 Anwendungsbereich . . . . . . . . .40 A.3 Grad der
Formalisierung . . . . . . .40 A.4 Zielgruppen . . . . . . . . . . . . . .40
A.5 Vorgesehene Nutzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. 41 A.6 Kompetenzfragen . . . . . . . . . . . A.7 Glossar der Begriffe. . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 B Kompetenzfragen und
korrespondierende Abfrage. . . 44 C Aktienkennzahlen und Berechnung. . . . 47
dc.description.abstract
The report deals with the largely unexplored field of ontology-driven,
knowledge based trend detection by means of text mining, focusing on the
development of trend ontologies. The difficulties of trend detection with text
mining lie in the ambiguous semantics of natural languages and their various
forms, character- istics and dynamics. Due to this it is difficult to
formalize knowledge used in trend detection unambiguously and statically.
Using ontologies, language com- ponents can be identified and subsequently
processed and analyzed regarding their relations to each other. However, due
to different languages and specific usages depending on user and application
fields, as well as specific trend be- havior in certain application fields,
trend ontologies specialized for the intended application are needed. In order
to allow the modular development and usage of these different ontologies a
standardizing base for trend ontologies is needed. This base can be realized
as meta ontology and its development is the central aspect of the report.
de
dc.relation.ispartofseries
urn:nbn:de:kobv:188-fudocsseries000000000021-2
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
wissensbasierte Trendanalyse
dc.subject.ddc
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::006 Spezielle Computerverfahren
dc.title
Ontologien im Trend Mining
dc.contributor.institution
Freie Universität Berlin, Institut für Informatik, AG CSW & AG NBI
dc.title.subtitle
Ontologien für wissensbasierte Trendanalysen
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.affiliation.other
Institut für Informatik
refubium.mycore.fudocsId
FUDOCS_document_000000015710
refubium.mycore.reportnumber
TR-B-12-07
refubium.resourceType.isindependentpub
no
refubium.series.name
Freie Universität Berlin, Fachbereich Mathematik und Informatik
refubium.series.reportNumber
12-7
refubium.mycore.derivateId
FUDOCS_derivate_000000002257
dcterms.accessRights.openaire
open access
