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    DMIR Research Group

    PoSTs I & II: Pragmatik und Semantik von kollaborativen Tagging-Systemen

    Mitarbeiter

    Folgende Personen haben am Projekt mitgewirkt:

    Ausgewählte Publikationen

    Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Publikationen aus diesem Projekt. Für eine Auflistung aller im Projekt entstandenen Publikationen besuchen Sie bitte die Publikationsliste.

    • poster_iswc.pdf
      Niebler, T., Becker, M., Pölitz, C., Hotho, A.: Learning Semantic Relatedness from Human Feedback Using Relative Relatedness Learning. ISWC'17 (2017).
       
    • MixedTrails_arxiv_v1.pdf
      Becker, M., Lemmerich, F., Singer, P., Strohmaier, M., Hotho, A.: MixedTrails: Bayesian Hypotheses Comparison on Heterogeneous Sequential Data, http://arxiv.org/abs/1612.07612, (2016).
       
    • 2016_KDD16_Subtrails.pdf
      Lemmerich, F., Becker, M., Singer, P., Helic, D., Hotho, A., Strohmaier, M.: Mining Subgroups with Exceptional Transition Behavior. In: Krishnapuram, B., Shah, M., Smola, A.J., Aggarwal, C., Shen, D., und Rastogi, R. (hrsg.) KDD. S. 965-974. ACM (2016).
       
    • folktrails.pdf
      Niebler, T., Becker, M., Zoller, D., Doerfel, S., Hotho, A.: FolkTrails: Interpreting Navigation Behavior in a Social Tagging System. Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, New York, NY, USA (2016).
       
    • niebler_extracting_semantics(1).pdf
      Niebler, T., Schlör, D., Becker, M., Hotho, A.: Extracting Semantics from Unconstrained Navigation on Wikipedia. KI. 30, 163-168 (2016).
       
    • a14-doerfel.pdf
      Doerfel, S., Zoller, D., Singer, P., Niebler, T., Hotho, A., Strohmaier, M.: What Users Actually do in a Social Tagging System: A Study of User Behavior in BibSonomy. ACM Transactions on the Web. 10, 14:1--14:32 (2016).
       
    • 2013_www2013_wikisempaths.pdf
      Singer, P., Niebler, T., Strohmaier, M., Hotho, A.: Computing semantic relatedness from human navigational paths on Wikipedia. In: ACM, (hrsg.) Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web companion. S. 171--172. International World Wide Web Conferences Steering Committee, Rio de Janeiro, Brazil (2013).
       

    PoSTs I

    Kollaborative Verschlagwortungssysteme wie z.B. Delicious und Flickr entwickelten sich in den letzten Jahren als partizipative, skalierbare Alternative zu traditionellen Formen der Informationsorganisation. In solchen System verschlagworten sehr viele Nutzer Ressourcen wie URLs oder Bilder mit Tags. Die so geschaffene Struktur wird Folksonomie genannt, deren emergente Eigenschaften und Strukturen Gegenstand aktueller Forschungen sind und zur Wissensakquisition, dem Lernen von Ontologien oder für das Information Retrieval ausgenutzt werden. Der aktuelle Stand der Forschung bietet allerdings nur unzureichendes Verständnis darüber, wie sich emergente Strukturen in diesen Systemen etablieren und entwickeln bzw. wie sie in Interaktion mit dem Verhalten der Nutzer stehen. Die Idee dieses Projektes ist es, die semantische Analyse von emergenten Strukturen in Folksonomien mit der pragmatischen Analyse von Benutzerverhalten und -motivationen zusammenzuführen und die wechselseitigen Einflüsse systematisch zu untersuchen. Basis der Untersuchungen stellen Vorarbeiten im Bereich der emergenten Bedeutung von Tags und deren Verwendung dar. Das Hauptergebnis dieses Projektes ist ein vertieftes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen dem Verhalten der Benutzer, der Entstehung von emergenten semantischen Strukturen und der Möglichkeit, die Eigenschaften von Tagging-Systemen zu beeinflussen.

    PoSTs II

    Gegenstand des vorliegenden Projektantrags ist die Fortfuhrung der Forschungsarbeiten im derzeit laufenden Projekt “Pragmatik und Semantik in kollaborativen Tagging-Systemen” (PoSTs). Aufbauend auf den bisherigen Erkenntnissen ist es das Ziel des vorliegenden Projektantrags, das Verständnis uber den Zusammenhang zwischen Pragmatik und Semantik in kollaborativen Web-Informationssystemen weiter zu vertiefen und probabilistisch zu modellieren. Der vorliegende Projektantrag erweitert das laufende Projekt in zweierlei Hinsicht: (i) Semantik wurde bisher hauptsächlich durch Heuristiken extrahiert, was in diesem Projekt uber maschinelle Lernverfahren erreicht werden soll. (ii) W ährend Pragmatik bisher zumeist uber die Motivation der Benutzer beleuchtet wurde, so soll im zukunftigen Projekt die Betrachtung auf weitere pragmatische Aspekte, insbesondere die Benutzernavigation unter Verwendung von Markovmodellen, ausgeweitet werden. Auf Basis dieser Arbeiten sollen dann existierende und potentielle Wechselwirkungen untersucht und idealerweise integrative maschinelle Lernverfahren entwickelt werden, die pragmatische und semantische Features besser nutzen und vereinen können.

     

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