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Gemeinsame Wissensmodellierung mit Ursache-Wirkungsmodellen

Wissen über komplexe Zusammenhänge lässt sich in Modellen fassen. Eine Form der Modelle sind Ursache-Wirkungsmodelle bei denen die Wirkung einer Entität im Modell auf eine andere beschrieben wird. Aktuell könnte man modellieren, dass eine staatliche Prämie für die Verschrottung von Altwagen sich positiv auf den Absatz von Neuwagen auswirkt. Es gibt Anwendungen wie Consideo, die eine solche Modellierung unterstützen und durch Simulationen ergänzen.

Nun könnte aber diese Modellierung auch gemeinsam erfolgen. Ein zweiter Benutzer könnte beispielsweise den Zusammenhang hinzufügen, dass durch höheren Absatz von Neuwagen der durchschnittliche Benzinverbrauch im Fahrzeugverkehr sinkt. Ein dritter könnte hinzufügen, dass damit die Nachfrage nach Benzin sinkt und ein vierter, dass somit der Benzinpreis eher sinkt.

In der Arbeit soll ein Konzept und eine prototypische Implementierung einer solchen gemeinsamen Wissensmodellierung mit Ursache-Wirkungsmodellen erstellt werden. Dabei sollen Konzepte sowie Beziehungen (trivialerweise zunächst „positiver Einfluss (+)“ und „negativer Einfluss (-)“) zwischen ihnen mit Technologien des Semantic Web typisiert werden. Die Anwendung selber besteht aus einer Web-basierten Software, die das Einfügen von Abhängigkeiten durch unteschiedliche Benutzer ermöglicht und eine geeignete Darstellung erzeugt.

Art der Arbeit

Diplom- oder Masterarbeit

Voraussetzungen

Kenntnisse in Web-Technologien, Modellierung, Semantic Web

Betreuer

Prof. Dr.-ing. Robert Tolksdorf

Weitere Informationen

Sprechstundentermin bei Prof. Robert Tolksdorf nehmen

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