Skip to main content
SpringerLink
Log in

Semantische Suche in einer digitalen Bibliothek

Wie die Deutsche Digitale Bibliothek von semantischen Technologien profitiert

  • Chapter
  • First Online:
Corporate Semantic Web

Part of the book series: X.media.press ((XMEDIAP))

Zusammenfassung

Die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB ) verlinkt digitale Angebote der deutschen Kultur - und Wissenschaftseinrichtungen und macht sie in einem zentralen Portal zugänglich. Semantic-Web-Technologie kommt zum Einsatz bei der Suche, bei der aggregierten Präsentation aller Informationen über eine Person, sowie bei der Bereitstellung von Metadaten für externe Anwendungen. Die wichtigste Anwendung, die Daten und Metadaten aus der DDB weiternutzt, ist die virtuelle digitale Bibliothek Europeana , die Inhalte nicht nur aus der DDB, sondern auch aus digitalen Bibliotheken anderer EU-Länder bündelt. Wir stellen die Einsatzgebiete von Semantic-Web-Technologie in der DDB vor, diskutieren die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie und geben einen Ausblick auf Anwendungsfälle in der Unternehmenswelt, wo dieselben Ansätze ähnliche Probleme lösen helfen können.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 99.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Similar content being viewed by others

Notes

  1. 1.

    http://dbpedia.org.

  2. 2.

    i2010: Information Society and the media working towards growth and jobs., http://europa.eu/legislation_summaries/information_society/strategies/c11328_en.htm, (besucht am 21.02.2014).

  3. 3.

    Deutsche Digitale Bibliothek, https://www.deutsche-digitale-bibliothek.de/ (besucht am 21.02.2014).

  4. 4.

    Exakt sind im Oktober 2014 Daten von 165 Einrichtungen erfasst. Manche von diesen aggregieren wiederum Daten mehrerer anderer Einrichungen; so aggregiert der digiCULT-Verbund (http://www.digicult-verbund.de/; besucht am 21.10.2014) Daten von über 70 Museen.

  5. 5.

    Institutionen, https://www.deutsche-digitale-bibliothek.de/about-us/institutions (besucht am 21.10.2014).

  6. 6.

    DCMI (2012). Dublin Core Metadata Element Set. http://dublincore.org/documents/dces/. Besucht am 25.02.2015

  7. 7.

    Siehe http://www.w3.org/TR/sparql11-query/#propertypaths.

  8. 8.

    Solr (http://lucene.apache.org/solr/) ist eine Enterprise-Suchmaschine.

  9. 9.

    http://www.dnb.de/gnd.

  10. 10.

    Die Monge-Elkan-Distanz ist ein hybrides Distanzmaß, das zeichen- und tokenbasierte Distanzen kombiniert; Token sind z. B. Wörter in einem Text.

  11. 11.

    Die Jaro-Winkler-Distanz ist ein Distanzmaß, das auf der Anzahl von Operationen basiert, die einen Text in den zu vergleichenden überführen.

  12. 12.

    Die Jaccard-Distanz ist ein tokenbasiertes Distanzmaß.

  13. 13.

    Die Kosinus-Distanz ist ein vektorbasiertes Distanzmaß, wobei ein zu vergleichender Text als Vektor der Gewichte seiner Tokens repräsentiert wird.

  14. 14.

    Dies sind nicht unbedingt alle Metadaten, weil die DDB als reines Zugangsportal die Wahl der Lizenz den eigentlichen Rechteinhabern überlässt; vor allem Museen nutzen gern Lizenzen, die ihnen einen urheberrechtlichen Schutz ermöglichen als CC0 (Wie „offen“ ist die DDB? https://www.deutsche-digitale-bibliothek.de/content/news/2013-01-08-001, besucht am 21.10.2014.).

  15. 15.

    http://5stardata.info.

  16. 16.

    Für einen ersten Überblick siehe http://de.wikipedia.org/wiki/Legal_Entity_Identifier.

Literatur

  1. Bund-Länder-Fachgruppe D. D. B. 21 Mai 2010. Rahmenbedingungen zur Anforderungsanalyse aus politischer, rechtlicher und funktionaler/technischer Sicht. http://www.iais.fraunhofer.de/fileadmin/user_upload/Abteilungen/OK/PDFs/DDB-Rahmenbedingungen_zur_Anforderungsanalyse_2010-05-21.pdf. Zugegriffen: 25. Feb. 2015.

  2. W3C. 2012. SKOS: Simple knowledge organization system. http://www.w3.org/2004/02/skos/. Zugegriffen: 13. Dez. 2012.

  3. Dublin Core. 2011. http://www.dublincore.org. Zugegriffen: 9. Nov. 2011.

  4. Cohen, W. W., P. Ravikumar, und S. E. Fienberg. 2003. A comparison of string distance metrics for name-matching tasks. Proceedings of IJCAI-03 Workshop on Information Integration, S. 73–78.

    Google Scholar 

  5. Silk Link Discovery Framework. http://silk.wbsg.de/. Zugegriffen: 25. Feb. 2015.

  6. LIMES: LInk discovery framework for MEtric Spaces. 2014. http://aksw.org/Projects/LIMES.htm. Zugegriffen: 17. April 2014.

  7. Kulis, B. 2012. Metric learning: A survey. Foundations and Trends in Machine Learning 5 (4): 287–364.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  8. Büchner, M. 12. Dezember 2013. API der Deutschen Digitalen Bibliothek. https://api.deutsche-digitale-bibliothek.de/. Zugegriffen: 27. Aug. 2014.

  9. Auer, S., und C. Lange. 2014. Interlinking data and knowledge in enterprises, research and society with linked data. In Proceedings of the 11th international baltic conference on databases and information systems (Baltic DB & IS), Hrsg. H. Haav, A. Kalja, und T. Robal, 3–12. Tallinn: Tallinn University of Technology Press.

    Google Scholar 

Download references

Danksagungen

Die Autoren danken ihren Kollegen Sven Becker und Timm Kißels (Fraunhofer IAIS) für ihre ausführlichen Erklärungen zu den Hintergründen der DDB.

Author information

Authors and Affiliations

  1. Fraunhofer IAIS, Schloss Birlinghoven, 53754, Sankt Augustin, Deutschland

    Dipl.-Inform. Natalja Friesen & Dr. Christoph Lange

  2. Institut für Informatik III, Universität Bonn, Römerstraße 164, 53117, Bonn, Deutschland

    Dipl.-Inform. Natalja Friesen & Dr. Christoph Lange

Authors
  1. Dipl.-Inform. Natalja Friesen
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  2. Dr. Christoph Lange
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Natalja Friesen .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Technische Universität Wien, Wien, Austria

    Börteçin Ege

  2. Fachbereich Informatik Inst. f. Angewandte Informatik, Hochschule Darmstadt, Darmstadt, Germany

    Bernhard Humm

  3. OntoPort UG und COGIA GmbH, Darmstadt, Germany

    Anatol Reibold

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this chapter

Cite this chapter

Friesen, N., Lange, C. (2015). Semantische Suche in einer digitalen Bibliothek. In: Ege, B., Humm, B., Reibold, A. (eds) Corporate Semantic Web. X.media.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54886-4_7

Download citation

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation