Nachschlagedienst für qualitative hochwertige Metadaten von Veröffentlichungen

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Nhu, Nam Dan: Nachschlagedienst für qualitative hochwertige Metadaten von Veröffentlichungen. Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Institut für Verteilte Systeme, Bachelor Thesis, 2022, VIII, 71 S. DOI: https://doi.org/10.15488/12373

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Zusammenfassung: 
Metadaten, die auch als "Daten von Daten" bezeichnet werden, werden in Dienste wie der Open-Research-Knowledge-Graph (ORKG), die darauf angewiesen sind, genutzt. Dabei sind qualitativ hochwertige Metadaten (von Publikationen) erforderlich, um das Potential solcher Dienste ausschöpfen zu können. Es gibt verschiedene Dienstanbieter für Literaturrecherche, die Metadaten zu Publikationen liefern können. Jedoch variiert die Qualität der Metadaten von Dienstanbieter zu Dienstanbieter. Außerdem wird die Qualität der Daten häufig als "fitness for purpose" verstanden.In dieser These verfolgt man das Ziel: Die Lieferung qualitativ hochwertiger Metadaten von Publikation über eine Schnittstelle, um solche Dienste wie der ORKG bei der Versorgung von hochwertigen Metadaten zu unterstützen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine REST-API mit dem Web-Framework FastAPI gebaut, die als Schnittstelle dient, um Metadaten aus verschiedenen Dienstanbietern zu vergleichen und den Datensatz mit den hochwertigsten Metadaten zurückzuliefern. Es werden dafür Qualitätsaspekte (Dimensionen) betrachtet und priorisiert. Die Metriken der 5 Qualitäts-Dimensionen (Availability, Completeness, Accuracy, Understandability und Objecticity) mit der höchsten Prioritätsstufe werden definiert und für die Schnittstelle implementiert. Messungen und Tests wurden durchgeführt, um die Geschwindigkeit und Funktionalität der Schnittstelle zu ermitteln. Die Ergebnisse der Messungen und Tests zeigen eine hohe Ähnlichkeit des Qualitätsgrades bei den gelieferten Metadaten und denen der ORKG, und die Abfrage über den Publikationstitel führt zu einer erhöhten Berechnungszeit von 40% im Vergleich zu einer Abfrage über die DOI. Es konnte dadurch geschlossen werden, dass die Qualität der aus der Rest-API gelieferten Metadaten für den ORKG-Dienst geeignet ist und die Nutzung der Schnittstelle mit einer DOI priorisiert werden soll, wenn eine höhere Anzahl an Metadaten-Abfrage gewünscht ist.
Metadata, also defined as "data of data", is used in services like the ”Open-ResearchKnowledge-Graph” (ORKG). Yet, metadata of publications with a high-quality degree is necessary to maximize the potential of such services. There are plenty of service providers for literature research, that manage and provide metadata of publications. However, the metadata quality varies from provider to provider. Quality of data is commonly conceived as "fitness for purpose".This thesis aims to develop a REST-API, that serves the purpose to deliver highquality metadata to the ORKG-service. In order to achieve this goal, a REST API was built with the help of the web framework FastAPI, so it can compare metadata of publications from multiple service providers for literature research to yield a dataset consisting of metadata with the highest quality degree. Quality aspects (also called dimensions in this thesis) were considered and prioritized to determine a quality degree of metadata. For each of the 5 quality dimensions (Availability, Completeness, Accuracy, Understandability and Objecticity) with the highest priority level, a respective metric was defined and implemented. To validate the applicability of the developed REST-API, measurements, and tests were executed. Results of the measurements and tests indicate high similarity between the yielded metadata and these from the ORKG. Results related to the performance speed show a 40% reduction in this area when querying metadata with the use of a publication title instead of a DOI. These results conclude, that the measured quality of metadata the developed REST API yields seems to fit in the ORKG-service and the user should prioritize querying metadata with a DOI instead of a publication title if a high query number is wished.
Lizenzbestimmungen: CC BY 3.0 DE
Publikationstyp: BachelorThesis
Publikationsstatus: publishedVersion
Erstveröffentlichung: 2022-06-08
Die Publikation erscheint in Sammlung(en):Fakultät für Elektrotechnik und Informatik

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