Facettensuche für das Suchsystem von Open Research Knowledge Graph (ORKG)

Abstract

In dieser Arbeit wird versucht, das Prozess der Informationssuche zu optimieren. und den damit verbundenen Zeitbedarf zu reduzieren. Dafür wird auf dem Open Research Knowledge Graph (ORKG) zurückgegriffen. Hier ist es möglich, wissenschaftliche Papers als wissen Graphen zu darstellen, und diese Anhand der gemeinsamen Properties zu vergleichen. Dabei werden eine große Anzahl an Kontributionen gleichzeitig verglichen. Somit entsteht das sogenannten Information Overload Problem. Hier ist es aufgrund der großen Menge an Informationen sehr schwer die gesucht Information zu finden und extrahieren. Um diese zu lösen, wird in dem Comparison Ansicht bei der ORKG ein Faceted Search System integriert. Dieses System soll dem Nutzer Helfen, durch die Eingabe von mehreren Kriterien die Anzahl der vorhanden Kontributionen zu minimieren. Da Wissen Graphen sehr heterogen sind, soll das Faceted Search System dynamisch bleiben. Hierfür werden die Daten in verschiedene Klassen unterteilt, um für jede diese Klassen eine bestimmte Eingabeoberfläche anzubieten. Das gewährleistet, dass dieses System einfach zu bedienen bleibt, und somit wird der Nutzer davon nicht abgelenkt. Es ist dabei wichtig, dass der Nutzer die gesuchte Informationen vorher kennt. Damit wird dem Nutzer gelingen, den Informationsbedarf in ein oder mehreren Kriterien umzuwandeln. Die wiederum mit Hilfe des Faceted search Systems in Informationen umgewandelt werden.