: Stefan Beißel
: Ontologiegestütztes Case-Based Reasoning Entwicklung und Beurteilung semantischer Ähnlichkeitsindikatoren für die Wiederverwendung natürlichsprachlich repräsentierten Projektwissens
: Gabler Verlag
: 9783834962324
: 1
: CHF 44.90
:
: Management
: German
: 354
: DRM
: PC/MAC/eReader/Tablet
: PDF
Stefan Beißel entwickelt ein ontologiegestütztes Case-Based Reasoning, für das eine Fallbasis, Ähnlichkeitsindikatoren und ein Algorithmus zur Aggregation von Ähnlichkeitswerten erstellt werden, um Projektfälle zu identifizieren und zu selektieren.

Dr. Stefan Beißel promovierte bei Univ.-Prof. Dr. Stephan Zelewski am Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement der Universität Duisburg-Essen, Campus Essen.
Geleitwort6
Vorwort9
Inhaltsverzeichnis10
Abkürzungs- und Akronymverzeichnis13
Symbolverzeichnis18
Abbildungsverzeichnis20
Tabellenverzeichnis23
1 Einführung in den Problembereich technikgestützten Managements von Projektwissen26
1.1 Betriebswirtschaftliches Desiderat26
1.2 State-of-the-art der verfügbaren Techniken zur Erfüllung des betriebswirtschaftlichen Desiderats29
1.3 Wissenschaftliche Problemstellung31
1.4 Ziele der Untersuchung37
1.5 Aufbau der Untersuchung38
2 Grundlagen für die Problembearbeitung41
2.1 Projekte und Projektmanagement als relevanter Realitätsbereich41
2.2 Wissensmanagement43
2.2.1 Natürlichsprachliche Repräsentation von Projektwissen43
2.2.2 Definition von Wissensmanagement45
2.3 Übersicht über die Techniken für die Problemlösung46
2.3.1 Ontologiestützung46
2.3.1.1 Definition von Ontologien46
2.3.1.2 Repräsentationssprachen48
2.3.1.3 Abgrenzung von alternativen Techniken51
2.3.1.4 Vorund Nachteile der Ontologie für die Untersuchung54
2.3.2 Case-Based Reasoning56
2.3.2.1 Definition von Case-Based Reasoning56
2.3.2.2 Abgrenzung von alternativen Techniken59
2.3.2.3 Vorund Nachteile des Case-Based Reasonings für die Untersuchung61
2.3.3 Eignung des ontologiegestützten Case-Based Reasonings64
3 Ontologiegestütztes Case-Based Reasoning für das Management von Projektwissen65
3.1 Definition eines Vorgehensmodells für die Erstellung des ontologiegestützten CBR-Systems65
3.2 Anwendung des Vorgehensmodells72
3.2.1 Konzept des ontologiegestützten CBR-Systems72
3.2.1.1 Umfang des Konzepts72
3.2.1.2 Anforderungsanalyse für die Softwareauswahl72
3.2.1.3 Systemanalyse105
3.2.2 Entwurf des ontologiegestützten CBR-Systems108
3.2.2.1 Ziele des Entwurfs108
3.2.2.2 Auswahl eines Ontologie-Tools109
3.2.2.3 Auswahl eines CBR-Tools137
3.2.2.4 Definition der Schnittstellen zwischen dem Ontologie-Tool und dem CBR-Tool157
3.2.2.5 Rückkopplungen durch Schnittstellen-Erkenntnisse157
3.2.2.6 Auswahlentscheidung hinsichtlich des Ontologie-Tools und des CBR-Tools157
3.2.3 Implementierung des ontologiegestützten CBR-Systems158
3.2.3.1 Ziele der Implementierung158
3.2.3.2 Erstellung der Fallbasis158
3.2.3.3 Erstellung der Ontologie163
3.2.3.4 Erstellung von Ähnlichkeitsmaßstäben183
3.2.3.5 Erstellung eines Algorithmus zur Aggregation von lokalen Ähnlichkeitswerten191
3.2.3.6 Erstellung eines Prototyps für ontologiegestütztes Case-Based Reasoning198
3.2.3.7 Test des Prototyps für ontologiegestütztes Case-Based Reasoning215
4 Fazit240
5 Ausblick242
Literaturverzeichnis244
Anhang280
Inhaltsverzeichnis des Anhangs281
Abbildungsverzeichnis des Anhangs282
Tabellenverzeichnis des Anhangs284
Anhang 1: Exemplarische Fälle zur Repräsentation von Projektwissen285
Anhang 2: Erstellung des Prototyps303
Anhang 3: Formalsprachliche Darstellungen330