Semantische Techniken zur strukturierten Erschließung von Web 2.0-Content und kollaborative Anreicherung von Web Content mit maschinenlesbaren Metadaten wachsen zum Social Semantic Web zusammen, das durch eine breite Konvergenz zwischen Social Software und Semantic Web-Technologien charakterisiert ist. Dieses Buch stellt die technischen, organisatorischen und kulturellen Veränderungen dar, die das Social Semantic Web begleiten, und hilft Entscheidungsträgern und Entwicklern, die Tragweite dieser Web-Technologie für ihr jeweiliges Unternehmen zu erkennen.
Table des matières
Einstiegspunkte.- Semantic Web Revisited – Eine kurze Einführung in das Social Semantic Web.- Warum Web 2.0? Oder: Was vom Web 2.0 wirklich bleiben wird.- Entwicklungsperspektiven von Social Software und dem Web 2.0.- Anwendungen und Technologien des Web 2.0: Ein Überblick.- Die Usability von Rich Internet Applications.- Die zwei Kulturen.- Technologien und Methoden.- Wissensmodellierung im Semantic Web.- Anreicherung von Webinhalten mit Semantik – Microformats und RDFa.- Modellierung von Anwenderverhalten im Social Semantic Web.- Expertise bewerben und finden im Social Semantic Web.- Semantische Content Management Systeme.- Tag-Recommender gestützte Annotation von Web-Dokumenten.- Semantische Wikis.- Semantische Mashups auf Basis Vernetzter Daten.- Anwendungen und Perspektiven.- Web-gestütztes Social Networking am Beispiel der „Plattform Wissensmanagement“.- Explorative Netzwerkanalyse im Living Web.- Semantic Desktop.- Social Bookmarking am Beispiel Bib Sonomy.- Semantic Wikipedia.- Die Zeitung der Zukunft.- Das Semantic Web als Werkzeug in der biomedizinischen Forschung.- Reflexion.- Das Social Semantic Web aus kommunikationssoziologischer Perspektive.- Implications of Emerging Data Mining.- Privacy im Social Semantic Web.
A propos de l’auteur
Andreas Blumauer und Tassilo Pellegrini leiten die Semantic Web School – Zentrum für Wissenstransfer in Wien. Die Sematic Web School vernetzt Kompetenzträger und Interessierte im Bereich Semantic Web und hilft, wissenschafltiche Erkenntnisse aus der Semantic Systems Forschung für die unternehmerische Praxis nutzbringend einzusetzen.
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