Abschlussarbeiten

Synchronisation von RDF Modellen im PKM Kontext

Ziel der Arbeit ist die Konzeption und prototypische Implementierung einer Sync ML Komponente, welche RDF Modelle mit Sync ML Clients wie iPhones, PDAs, ... synchronisieren kann. Die Sync ML – Synchronization Markup Language – ist ein plattformunabhängiger Standard zur Datensynchronisation zwischen Computern. Bei den Daten kann es sich um beliebige Informationen handeln, meist PIM-Daten wie Adressen, Kalendereinträge oder E-Mail-Nachrichten (> wpde ).
Diese Arbeit wird im Rahmen des Onto Wiki Projektes betreut. Vorkenntnisse in PHP sind von Vorteil.

Ansprechpartner: Sebastian Dietzold

SPARQL-Wrapper für Amazons Simple DB (Master / Diplomarbeit)

Amazons SimpleDB-Dienst ist eine Ergänzung zu EC2 und S3 und könnte eine ideale Plattform für skalierbare Semantic Web Anwendungen sein. Was fehlt ist die Möglichkeit Elemente zu aggregieren, zu zählen und mit Hilfe eines SPARQL-Wrapper abzufragen. Anforderungen dazu werden bereits in einem Cofundos-Projekt gesammelt.

Ansprechpartner: Sebastian Dietzold

Entwicklung und Umsetzung eines Konzepts zum Datenaustausch zwischen dem Soft Wiki- Werkzeug und dem Requirements Interchange Format

Diplom / Master- Arbeit

Requirements Interchange Format (RIF) ist der zukünftige Standard für den Datenaustausch im Requirements-Management, das Strukturen für Anforderungen und deren Beschreibungen enthält. Soft Wiki ist eine auf dem Semantic Web und Web 2.0 basierende Plattform zur Anforderungserfassung in einer sehr frühen Phase des Entwicklungsprozesses. Ziel dieser Arbeit die Integration des Requirements-Managment-Werkzeug IRqA des Industriepartners QA-Systems in das Soft Wiki- Konzept.

Ihre Aufgabe ist:

• Entwicklung eines Konzepts zur Datenübernahme aus dem Soft Wiki- Werkzeug (basierend auf Onto Wiki) in das Requirements-Interchange-Format (RIF).
• Implementierung eines Konverters für den Datenaustausch zwischen SWORE und dem RIF-XML-Schema.
• Dokumentation des strukturierten Entwicklungsprozesses nach gängigen Qualitätsstandards.

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind notwendig:

• gute englische Sprachkenntnisse
• XML-Basiswissen, gute Kenntnisse in der Skriptsprache PHP Version 5
• Studium der Informatik oder vergleichbarer Ausrichtungen

Wir bieten:

• Grundlagenvermittlung im Bereich Requirements-Management
• Betreuung durch den Industriepartner

Ansprechpartner: Thomas Riechert

Musikempfehlungen im Semantic Web

Jamendo ist eine Internet-Plattform für freie Musik mit über 10000 veröffentlichten Alben, über 60000 Album-Rezensionen und fast einer halben Milltion aktiver Mitglieder. Lieder können kostenfrei abgespielt werden und viele Informationen über Alben, Lieder, Tags usw. sind inzwischen ebenfalls frei und Semantic Web konform verfügbar. Ziel der Arbeit ist es ein Tool für Musikempfehlungen in Jamendo (mit potentiellen Erweiterungen auf andere verfügbare Musik) zu entwickeln. Dazu soll unter Einbindung zum Beispiel des Yahoo! Media Players ein kleines “Web-Radio” entwickelt werden, welches auf Jamendo verfügbare Lieder abspielt und im Hintergrund den DL-Learner als Machine Learning Tool verwendet um Musikempfehlungen zu bekommen.

Ihre Aufgabe ist:

• Entwickeln einer (strukturell recht einfachen) Web-Oberfläche
• Einarbeitung in und Anbindung an den DL-Learner und Jamendo
• Test & ev. Weiterentwicklung der Musikempfehlungen

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:

• Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
• Interesse an Webprogrammierung
• Interesse an Semantic Web, insbesondere OWL 
• Interesse an Machine Learning (anwendungsorientiert)

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.

Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen.

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Jens Lehmann – lehmann@informatik.uni-leipzig.de

Browsen, Suchen und Navigieren in DBpedia mit Hilfe maschinellen Lernens

Anfang des Jahres wurde das sehr erfolgreiche DBpedia-Projekt gegründet. Ziel dieses Projektes ist es Informationen aus Wikipedia extrahieren und sie mit anderen Wissensbasen zu verbinden. Wikipedia ist eine der am häufigst besuchten Seiten weltweit (Position 8 im Oktober 2008 laut http://alexa.com) auf der von Menschen eine riesige Menge an Wissen zusammengetragen wird. Eine Herausforderung bei dieser Menge von innerhalb des DBpedia-Projektes extrahierten Informationen ist Navigationsmöglichkeiten innerhalb der DBpedia-Daten anzubieten. Dafür wurde in einer Vorarbeit der DBpedia Navigator entwickelt, der das OWL-Lernsystem DL-Learner verwendet. Ziel der Arbeit ist es dieses Werkzeug zu einem Endnutzer DBpedia-Viewer weiterzuentwickeln und dabei Machine Learning Methoden für die Generierung von Navigationsvorschlägen (auf Basis der zuletzt angeschauten Instanzen) zu verwenden.

Ihre Aufgabe ist:

• Verbesserung der generierten Navigationsvorschläge: ein existierender neuer OWL-Lernalgorithmus soll auf diesen Anwendungsfall angepasst werden
• Erweiterung des DBpedia Navigator User Interfaces: verbessertes Ranking der Suchergebnisse, nutzerfreundliche Klassenhierarchie-Anzeige, verbesserte Anzeige der Instanzdaten mit Templates
• Integration von anderen Wissensbasen, die mit DBpedia verknüpft sind z.B. Geonames

Kenntnisse:

• Java- und PHP-Kenntnisse
• Interesse an Semantic Web, Machine Learning
• Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge

Wir bieten:

• eine umfangreiche Betreuung
• Teamarbeit in der Forschungsgruppe AKSW
• Mitarbeit an interessanten und erfolgreichen Projekten mit Potential die Nutzung von DBpedia/Wikipedia zu verbessern

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Jens Lehmann – lehmann@informatik.uni-leipzig.de

Anwendung von Ontologielernverfahren im medizinischen Bereich

Die Ontologiesprache OWL ist einer der Grundbausteine des Semantic Web und wird bereits in großem Umfang im biologischen und medizinischen Bereich eingesetzt. Das automatische Lernen in Ontologien aus Instanzdaten erlaubt dabei neue interessante Anwendungen im medizinischen Bereich, z.B. können anhand von Daten zu Patientenuntersuchungen neue Erkenntnisse über Krankheiten gewonnen werden. Bei dieser Arbeit ermöglichen wir die Zusammenarbeit mit dem Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE).

Ihre Aufgabe ist:

• Einarbeitung in Lernverfahren für OWL-Ontologien und das Open Source Tool DL-Learner
• Erarbeitung eines oder mehrerer konkreter Anwendungsszenarien
• Evaluation existierender Lernverfahren an diesen Anwendungsszenarien

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:

• Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
• Interesse an Semantic Web, insbesondere OWL 
• Machine Learning (anwendungsorientiert)

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden. Allgemeines medizinisches Interesse ist ebenfalls günstig, aber nicht notwendig.

Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei erfolgreicher Umsetzung kann die Arbeit signifikante wissenschaftliche Resultate lierfern.

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Jens Lehmann – lehmann@informatik.uni-leipzig.de

Database to OWL Converter

Relationale Datenbanken bilden heute das Rückgrat vieler Anwendungen. Die Migration bzw. Bereitstellung solcher Strukturen für das Semantische Web ist häufig ein schwieriger, manueller Prozess. Ziel der Arbeit ist deshalb ein Tool zu entwickeln, welches interaktiv und semiautomatisch eine OWL-Ontologie aus einer relationalen Datenbank extrahiert. Dabei soll auf existierende Techniken zurückgegriffen werden um zuerst in einem ersten Schritt eine OWL-Ontologie auf Basis des Schemas (unter teilweiser Berücksichtigung der Daten) einer Datenbank zu extrahieren, die im zweiten Schritt durch Lernverfahren [1] angereichert wird. Das entwickelte Tool soll Teil des DL-Learner Open-Source-Projekts werden. Als konkrete Anwendung soll in der Arbeit eine Produktontologie für Mercedes Benz Fahrzeuge entstehen.

Ihre Aufgabe ist:

• sichten der Literatur und Werkzeuge zur Verknüpfung von OWL und relationalen Strukturen: [2 – Seite 78ff, 3, 4, 5, 6, R2D2]
• schreiben eines Datenbank-zu-OWL-Konverters auf Basis des DL-Learners
• anwenden des Tools zur Erstellung einer Mercedes Benz Produktontologie (Daten größtenteils vorhanden)

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:

• Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
• Interesse an Semantic Web, insbesondere OWL 
• Kenntnisse in Java und relationalen Datenbanken
• Kenntnisse in Projektarbeit und Subversion sind vorteilhaft

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.

Wir bieten

• eine umfangreiche Betreuung
• Teamarbeit in der Forschungsgruppe AKSW
• eine praxisnahe Mitarbeit an einem Tool mit Zukunftspotential
• praktische Zusammenarbeit mit einem Mitarbeiter der Daimler AG

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Jens Lehmann – lehmann@informatik.uni-leipzig.de

SPARQL-Query-Plugin für Semantic Media Wiki

Media Wiki ist das Wiki-System auf welchem Wikipedia basiert. Semantic Media Wiki ist eine Erweiterung, mit der Wiki-Texte mittels einer typisierung der Wiki-Links semantisch annotiert werden können. Die dabei entstehende Wissensbasis kann mit speziellen ASK-Queries angefragt werden. Die Möglichkeiten der ASK-Queries sind dabei relativ begrenzt. Mit SPARQL existiert ein W3C-Standard zum Abfragen von Wissensbasen. Im Rahmen der Arbeit soll eine Erweiterung für Semantic Media Wiki realisiert werden, welche eine Abfrage der Wissensbasis mit SPARQL erlaubt.

Konkret erreicht werden soll:

• Implementierung eines SWM-Plugins, welches in Wiki-Seiten eingebettete SPARQL-Abfragen ermöglicht
• Mapping der SPARQL-Anfragen auf den My SQL basierten Semantic Media Wiki Triple Store

Dazu sind die folgenden Voraussetzungen und Fähigkeiten notwendig:

• Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Ausrichtungen
• Kenntnisse in Web-Applikationsentwicklung, insbesondere PHP/
• Erfahrung mit Datenbanken

Wir bieten Ihnen:

• eine praxisnahe Diplomarbeit mit dem Potential ein für viele Nutzer extrem nützliches Werkzeug für Semantic Media Wiki zu schaffen sowie
• eine umfangreiche Betreuung.

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Sören Auer – auer@informatik.uni-leipzig.de – Skype: soerenauer – +49 (32) 222201209

Ruby / Python Portierung von Triplify

Das größte Hindernis für eine umfassende Verbreitung des Semantic Web ist im Moment noch die mangelnde Verfügbarkeit von semantisch ausgezeichneten Daten, Informationen und Wissen (z.B. als RDF oder Linked Data). Andererseits wird bereits ein weitaus überwiegender Teil von Webseiten von datenbankbasierten Webanwendungen (wie CMS, Blogs, Wikis, Foren, Groupware etc.) generiert. ((http://Triplify.org Triplify}} macht es zum Kinderspiel solche Webanwendungen zu semantifizieren, also die in einer relationalen Datenbank gespeicherten Inhalte als RDF, Linked Data oder JSON zu publizieren. Triplify basiert auf der Definition von Datenbankabfragen, die relevante Informationen auswählen und deren Ergebnisse dann von Triplify automatisch in RDF-Statements (Triples) konvertiert und im Web publiziert werden. Im Moment besteht Triplify as ca. 300 Zeilen Quellcode, ist allerdings nur in PHP verfügbar.

Konkret erreicht werden soll:

• Portierung des Triplify Scripts in Ruby und/oder Python
• Erstellen einer Triplify-Konfiguration für ein oder mehre populäre Ruby / Python Webanwendungen

Dazu sind die folgenden Voraussetzungen und Fähigkeiten notwendig:

• Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Ausrichtungen
• Kenntnisse in Web-Applikationsentwicklung insbesondere Ruby / Python und DBMS (vor allem MySQL)
• Interesse am Themengebiet des (Social) Semantic Web

Wir bieten Ihnen:

• eine projektnahe Diplomarbeit mit großem Potential die Verbreitung von semantischen Schnittstellen entscheidend zu verbessern sowie
• eine umfangreiche Betreuung.

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an: Sören Auer – auer@informatik.uni-leipzig.de – Skype: soerenauer – +49 (32) 222201209

Ein Editor für Service Blueprints mit Eclips EMF/GMF

Bachelor Praktikum / Bachelorarbeit

Service Blueprinting ist eine Methode für die grafische Analyse und Darstellung von Geschäftsprozessen im Dienstleistungsbereiche. Die Blueprints haben eine einfache Syntax und sind als Managementinstrument sehr hilfreiche.
Im Rahmen der ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll auf Basis von Eclipse EMF/GMF ein einfacher Editor für die Erstellung von Service Blueprints umgesetzt werden.

Wir bieten:
– Unterstützung bei der Arbeit mit Eclipse EMF/GMF
– Material zu Service Blueprints
– kompetente inhaltliche und fachliche Betreuung
– einen konkreten Anwendungsfall

Als Interessent verfügen Sie idealerweise über:
– Kenntnisse im Umgang mit Eclipse EMF/GMF bzw. Java
– hohe Motivation und Interesse am Thema

Die Arbeit in Verbindung mit einem Praktikum durchgeführt werden, in welchem die Einarbeitung in die konkrete Aufgabe und die Auseinandersetzung mit den relevanten Systemen erfolgt.

Ansprechpartner: Kyrill Meyer

3D-Visualisierung von RDF-Wissensbasen in Web-Umgebungen (Masterarbeit / Diplomarbeit)

Zur zweidimensionalen Darstellung von RDF-Graphen existieren verschiedene Programme wie beispielsweise die Desktop-Applikation RDF-Gravity.
Derzeit wird an einer W3C-Spezifikation gearbeitet, die der Beschreibungssprache CSS eine weitere Dimension zur Formatierung von Web-Inhalten hinzufügt ( CSS3–3d-transforms ). Inhalt dieser Diplomarbeit ist die Entwicklung eines Prototypen zur 3D-Visualisierung von RDF-Graphen mittels CSS3–3D-Transforms.
Zur Veranschaulichung: Video 3DTransforms im Browser

Integration von POI-korrelierenden DBpedia-Informationen in Vakantieland (Bachelorarbeit / Diplomarbeit / Masterarbeit)

Das holländische Tourismusportal Vakantieland wurde als semantische Web-Applikation neu entwickelt und mit aktuellen Technologien wie RDF und SPARQL versehen. Nun sollen weitere Funktionalitäten hinzukommen, die das bestehende Informationsangebot erweitern könnten. Hierzu besteht die Möglichkeit Informationen aus DBpedia mittels der Sprache SPARQL und gut gewählten POI-Spezifika (Eigenschaften von Point Of Interests) abzufragen. Zur Bearbeitung dieses Themas sind Kenntnisse in PHP und ein Interesse an Technologien des Semantic Web Voraussetzung.
Dieses Thema kann auch als Diplom oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Ansprechpartner: Michael Martin

Semantisches Multimediamanagement im Ontowiki (Bachelorarbeit)

Onto Wiki ist ein auf Wiki-Ansätzen aufbauendes Wissensmanagement-Werkzeug. Mit diesem können – durch bestehende generische Views – semantisch annotierte und miteinander vernetzte Informationen (RDF/S und OWL) unterschiedlicher Wissensdomänen visualisiert werden. Um Informationen, die nicht in RDF und OWL kodiert sind, sondern beispielsweise in Form von Bildern, Videos und Office-Dokumenten vorliegen, ebenfalls effizient und benutzerfreundlich zu verwalten, sind einige Anpassungen und Erweiterungen im Ontowiki notwendig. Hierzu gehören beispielsweise:

• die Auswahl / Erweiterung / Entwicklung eines geeignetes Vokabulars zur Klassifizierung und Beschreibung von Dokumenten,
• die Anpassung bestehender Views auf ressourcenspezifisch zu triggernde Funktionen,
• Entwicklung / Verwendung / Integration von ressourcenspezifischen Funktionen, wie beispielsweise das Generieren von Thumbnails bei Bildern, oder das automatische Auslesen von möglichen Schlagwörtern aus PDF-Dateien, Anpassung der Darstellungsoption (z.B. zum Abspielen von Videos)
• Anpassung / Erweiterung des existierenden Filemanagers um geeignete Funktionen (Archiv-Upload, Dateibrowser, Konfigurationen)

Ontowiki wurde in PHP entwickelt und benutzt das ZEND-Framework. Für die Bearbeitung des Themas sind Kenntnisse in PHP Vorraussetzung.

Ansprechpartner: Michael Martin

Abschlussarbeit bei Intershop Communications AG: Entwurf eines domänenspezifischen grafischen Modellierungswerkzeuges auf Basis des Eclipse Graphical Modeling Frameworks (GMF)

Die thüringische Intershop Communications AG zählt zu den weltweit führenden Anbietern von Standardsoftware für den Bereich E-Commerce. Auf Basis der E-Commerce-Plattform Enfinity Suite werden komplexe Online-Shops, Beschaffungslösungen oder Marktplätze verschiedenster namhafter nationaler und internationaler Kunden für den Kauf und Verkauf von Waren und Dienstleistungen aller Art über elektronische Medien wie das Internet umgesetzt.

Intershop ist Kooperationspartner des Lehrstuhls im Projekt OrViA und bietet in diesem Rahmen eine Reihe von Themen für Praktika und Abschlussarbeiten an. Beispielhaft sei folgendes Thema genannt:

Das Eclipse Graphical Modeling Framework (GMF) ist ein Teilprojekt der Open-Source-Entwicklungsumgebung Eclipse. Es erlaubt die Generierung von grafischen Modellierungswerkzeugen für Eclipse aus einem beschreibenden Meta-Modell. Dabei werden das Eclipse Modeling Framework (EMF) zur Implementierung der transienten und persistenten Repräsentation des Modells und das Graphical Editing Framework (GEF) zur Implementierung der graphischen Repräsentation des Modells genutzt. Das mit GMF entsprechend dem Meta-Modell generierte Modellierungswerkzeug kann dann zur Bearbeitung konkreter Modelle genutzt werden. Im Rahmen der Diplomarbeit sollen die Einsatzmöglichkeiten von GMF zur Erzeugung domänenspezifischer Modelle und ihrer grafischen Editoren für die Entwicklung der Software Intershop Enfinity untersucht werden. Ein Enfinity-spezifisches Modellierungswerkzeug ist für ein ausgewähltes Problem beispielhaft umzusetzen.

Weitere interessante Themen finden Sie in IntershopThemen.pdf. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie sich bitte an Stefan Kühne.

Cytoscape-Plugin für Border Flow

Graph Clustering wird erfreut sich einer wachsenden Popularität in den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten, wie z.B. Information Retrieval, Bioinformatik, Data Mining, etc. Insbesondere in den ersten zwei Disziplinen ist der explorative Ansatz zentral für die Weiterverwendung der Ergebnisse. Ein populäres Visualiserungswerkzeug für diese Zwecke ist Cytoscape. Ihre Aufgabe besteht darin, ein Cytoscape Plugin für den BorderFlow-Algorithmus zu entwickeln, d.h.
– Erarbeitung einer Architektur für die Integration
– Entwicklung des Plugins
– Integration des Plugins und Tests

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java
– Interesse an Graph Clustering und Anwendungen

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.

Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen.Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:

Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Implementierung von Caching-Verfahren zur Steigerung der Performanz von Clustering

Ein wesentliches Kriterium bei der Erhöhung der Performanz von seed-basierten Clustering-Algorithmen ist die verwendung von a-priori Wissen zu Clusteringergebnissen. In dieser Arbeit soll ein Caching-Verfahren für die Erhöhung der Performanz des Graph-Clustering-Verfahrens BorderFlow implementiert werden, d.h.
– Implementierung von Stored Procedures zur Verbesserung der Antwortzeiten der Datenbank
– Implementierung eines clientseitigen Caching-Verfahrens zur Verringerung der Datenbankaufrufe
– Durchführung von Laufzeit und Speicherverbrauchsevaluationen

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java
– Interesse an Graph Clustering und Anwendungen

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.

Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen.Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:

Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Semantischer Editor für Trainingsdaten (Bachelor / Master)

Überwachtes maschinelles Lenen wird in vielen Bereichen (wie z.B. automatische Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, medizinische Informatik) eingesetzt. Bisher exisitiert kein Standard um Trainingsdaten zu repräsentieren. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Werkzeug auf Basis von Semantic Web Standards zur Erstellung von Trainingsdaten für Named Entity Recognition (NER) konzipiert und implementiert werden, d.h.

– Die NER-Kategorien sollen aus einer OWL-Ontologie geladen werden können
– Der Text sollen mit den Kategorien aus der Ontologie ausgezeichnet werden können
– Das Endergebnis soll in OWL/RDF ausgegeben werden.

Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java
– Interesse an Semantic Web Technologien

Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.

Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen.Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:

Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Anja Krabbes: Analyse von Handelsplattformen der Gaswirtschaft und Konzeption einer darauf aufbauenden Produktlinie (Arbeitstitel)

Bachelorarbeit
Betreuer: Uni Leipzig: Thomas Riechert, Thorsten Berger
ECG Erdgas-Consult GmbH: Marco Täschner

Zeitraum: 01.02.2008 – 31.05.2008

Inhalt

Christoph Riess: Evaluations-Pattern in Semantic Web Wissensbasen

Betreuer: Sebastian Dietzold
Mehr Infos: http://aksw.org/

Elena Kop: Eine Semantic Web Ontologie für den Gasmarkt

Betreuer: Sebastian Dietzold
Mehr Infos: http://aksw.org/

Jörg Heinicke: Entwicklung eines Modells zur Progrnose des Lastbedarfs in einem Versorgungsgebiet

Ziel der Arbeit ist, ein Prognosemodell aufzubauen, welches den Lastbedarf für ein Versorgungsgebiet vorhersagen kann. Dieses Modell soll die Einflussfaktoren Lasthistorie, Wetter (Temperatur, Luftfeuchte, Globalstrahlung, ...) und kalendarische Merkmale berücksichtigen und auf dieser Basis Resttags-, Folgetags-, Monats- und Jahresprognosen anfertigen. Die Ergebnisse des Modells sind dann auf der einen Seite mit den Prognosen anderer Modelle und auf der anderen Seite mit gemessenen Lastwerten zu vergleichen.

Die Diplomarbeit wird in Zusammenarbeit mit der LEM Leipzig durchgeführt.
Das Ingenieurbüro Last- und Energiemanagement (L.E.M.) wurde 1997 aus der damaligen Technischen Hochschule Leipzig heraus gegründet. Seit dem entwickelt L.E.M. Softwareprodukte für den liberalisierten Energiemarkt. Die Hauptanwender sind Energieversorger und die Industrie. Die L.E.M. Software dient der Datenhaltung, Datenanalyse, Prognose des Strom-, Gas-, Wärme- oder Wasserbedarfs und Prognose der Einspeiseleistung aus erneuerbaren Energien. Weiterhin wird der Handel bzw. die Beschaffung von Energie in einem Portfolio- und Risikomanagement abgebildet.

Betreuer an der Universität Leipzig: Kyrill Meyer

bei der L.E.M. Leipzig:
Dr. Harald Heinrich
L.E.M. Ingenieurbüro Last- und Energiemanagement
Moschelesstr. 7
04109 Leipzig
Tel.: 0341 1245947
E-mail: harald@lemleipzig.com

Jonas Brekle: Spezifikation, Implementierung und Integration einer abstrakten SPARQL Query Klasse für die Erfurt-API

In this bachelor thesis I documented the planning and programming of an SPARQL-query class for the Erfurt-API and it’s integration with Onto Wiki – an Agile Knowledgement Engineering Tool. It is used as an Abstract Syntax Tree (AST) by a SPARQL-Parser or directly by program logic to represent a query that can be flexibly handled.

Betreuer: Sebastian Dietzold
Mehr Infos: http://aksw.org/

Martin Weise: Evaluation und Integration eines Map Abstraction Layers in vakantieland (Bachelorarbeit)

Das holländische Tourismusportal vakantieland wurde als semantische Web-Applikation redesigned und mit aktuellen Technologien wie RDF und SPARQL versehen. Derzeit wird die GoogleMap-Api zur Darstellung von POIs (Point Of Interests) auf entsprechenden Kartenausschnitten im Browser (mit aktiviertem und ausgeschaltetem Java Script) verwendet. Allerdings ist es mit Map Abstraction Layers wie openlayers und mapstraction möglich, die Darstellung von Karten unabhängig von einem speziellen Kartenabieter zu gestalten. Hierzu sind die anwendungsfallspezifischen Funktionalitäten zu ermitteln und eine performante Implementierung zu erstellen. Kenntnisse in PHP, Java Script und Ajax nicht notwendig aber von Vorteil.

Ansprechpartner: Michael Martin

Anbindung externer Datenquellen an ein Praxisinformationssystem mit Hilfe der GDT-Schnittstelle

Bachelorarbeit

Über die xDT-Schnittstellen ist im Bereich der Medizin der Austausch zwischen Geräten und Informationssystemen in kleinem Maßstab möglich. Für einen Anwendungsfall ist eine solche Anbindung zu konzipieren und umzusetzen. Dabei ist eine externe Hardware als Bild- und Datenquelle an ein existierendes Praxisinformationssystem (elektronische Patientenakte) unter Nutzung der GDT-Schnittstelle anzubinden.

Betreuer: Kyrill Meyer

Richard Beyer: ...

Betreuer: Thomas Riechert

Rolland Brunec: Ein modularer und backend-unabhängiger SPARQL / SPARUL Parser für PHP

Betreuer: Sebastian Dietzold
Mehr Infos: http://aksw.org/

Torsten Kretzschmar: Produktkonfiguration mit Hilfe des Open-Source-E-Commerce Werkzeuges Zen Cart

Bachelor Praktikum / Bachelorarbeit

Ein Produktkonfigurator ist eine Software, die zum Lösen eines Konfigurationsproblems benutzt wird. Im Umfeld des E-Commerce ermöglichen Produktkonfiguratoren mittels vorher definierter Beziehungen die kundenindividuelle Anpassung eines Produktes, auch Mass Customization genannt. Er ist damit die Schnittstelle zwischen Kunde und Anbieter. Beispiele sind Car-Konfiguratoren der Autohersteller.

Im Rahmen der ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll auf Basis der Open-Source-E-Commerce-Systeme Zen Cart ein Produktkonfigurator erarbeitet werden. Dieser soll es einerseits ermöglichen, die entsprechenden Produkteigenschaften initial zu erfassen und andererseits dem Kunden dabei helfen, ein Produkt entsprechend vorgegebener Kriterien im Sinne einer Verkaufsberatung zu konfigurieren und das so konfigurierte Produkt anschließend sofort zu bestellen.

Betreuer: Kyrill Meyer