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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title WEESA Meta-Data Repository for Web Applications
Organization Unit
Authors
  • Lukas Schweizer
Supervisors
  • Harald Gall
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2006
Abstract Text Web Applications hold different types of data: some are needed for the applications logic; some for visualization; and some contain the actual information that should be displayed to the end user. In most cases it is this last data element in which the user is really interested in. It is always up to the user to read and interpret these data. The exponential increase in the number of Web applications caused a need to process these data, not only by humans but also by machines. However, that also meant that machines would have to interpret the meaning of these given data, which in the current Internet is imprecise and dissatisfying. Therefore, the idea of the Semantic Web was born, where the meaning of data elements is stored together with the data itself and hence could be processed by computer systems. Unfortunately, the process of manually annotating data elements with semantic information to express their meaning is time intensive and the maintenance of the semantics becomes difficult. A new framework called WEESA (Web Engineering for Semantic Web Applications) could be used to solve this problem. WEESA can extend existing Web engineering methodologies to support the automated semantical annotation of Web pages. For querying and reasoning purpose it would be better not only to query single pages but also the aggregated semantical information of the whole Web application. In this thesis, we will consider how a knowledge base can be built that aggregates and maintains up to date semantical information. First, we will take a look at the question of how semantic information could be stored in a machine processable way. Then, we will see what the Semantic Web is about; how engineering of semantic Web applications work; and what has to be considered when building this knowledge base. After the implementation of the knowledge base, an evaluation of the used technology and business scenarios will follow.
Zusammenfassung Webseiten beinhalten eine Vielzahl von Daten. Neben solchen, welche die Programmlogik bestimmen oder der Visualisierung dienen, gibt es noch eine dritte Gruppe von Daten. Dabei handelt es sich um diejenige, welche die eigentlichen Informationen beinhaltet. Gerade diese Daten werden schlussendlich vom Endbenutzer gelesen und interpretiert. Sicher auch durch das exponentionelle Wachstum der Anzahl Web Applikationen unterstützt, wuchs in den letzten Jahren das Bedürfnis, diese enorme Menge an vorhandenen Informationen auch effizient durch Maschinen verarbeiten zu können. Dadurch sah man sich jedoch mit dem Problem konfrontiert, dass die Interpretation dieser Daten dann nicht mehr durch Menschen, sondern nun auch durch Maschinen erfolgen müsste und daher mit den bestehenden Mitteln, wenn überhaupt, nur sehr ungenau und unbefriedigend ausgef ührt werden könnte. So entstand die Idee des Semantischen Webs. Zusätzlich zu den eigentlichen Daten wird im Semantischen Web auch die Bedeutung dieser Daten, die Semantik, in einer maschinen verarbeitbaren Form gespeichert. Leider ist es sehr umständlich Web Seiten mit semantischen Informationen manuell zu annotieren. Desweiteren stellt die Wartung dieser Semantik auch ein grosses Problem dar. WEESA (Web Engineering for Semantic Web Applications) kann genutzt werden, um ein bestehendes Web Engineerig Framework soweit zu erweitern, dass der Annotationsprozess von Web Seiten mit semantischen Informationen automatisiert geschieht. Allerdings wäre es für Suchanfragen und das Ziehen logischer Schlussfolgerungen (Reasoning) wesentlich wertvoller, wenn diese semantische Information nicht nur über einzelne Web Seiten, sondern über die ganze Web Applikation hinweg zugänglich wäre. Diese Arbeit zeigt wie ein Speichersystem für eine Wissensbasis gebaut werden kann, welche die aggregierte und aktuelle Semantik der ganzen Web Applikation beinhaltet. Dazu wird zuerst erläutert wie heutzutage semantische Informationen gespeichert werden, damit Computersysteme diese korrekt interpretieren können. Danach wird betrachtet was das Semantische Web ist, wie Software Engineering dort geschehen kann und was bei der Bildung dieser Wissensbasis berücksichtigt werden muss. Anschliessend an die Implementierung der Wissensbasis folgt eine Evaluation dieser Implementierung und mögliche Anwendungsszenarien in der Wirtschaft. Der Abschluss dieser Arbeit bildet ein Vorschlag möglicher Weiterentwicklungen sowie die Diskussion der Resultate.
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