Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Semantic Systems Engineering

Die Forschungsgruppe Semantic Systems Engineering beschäftigt sich mit der Erforschung von Ansätzen und Algorithmen, die es sowohl Menschen als auch technischen Systemen ermöglichen, heterogene Daten aus unterschiedlichen Datensilos und Softwaresystemen nahtlos zu sammeln, zu integrieren, zu finden, zu verstehen und zu verarbeiten. Die Forschungsschwerpunkte umfassen insbesondere den Aufbau, die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verfeinerung von Wissensgraphen, die (semi-)automatisierte Erstellung von semantischen Modellen sowie die Verbesserung der Zugänglichkeit und Nutzbarkeit für semantische Technologien im Alltag. Dabei setzen wir insbesondere auf Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie z.B. Graph Neural Networks (GNNs) und Graph Embeddings.

Schwerpunkte

Verwendung von Embeddings zur Berechnung von Ähnlichkeiten semantischer Konzepte

Abbildung, Modellierung und Verwendung von Wissen in Wissensgraphen und Ontologien

Automatischer Aufbau und Verbesserung von semantischen Modellen zur Datenverwaltung

Aufbau ganzheitlicher IT-Systeme mit semantischen Konzepten als Kernkomponenten

Anwendungsfelder

Integration von heterogenen Daten mit Hilfe von semantischen Wissensgraphen

Automatisierte Datenverarbeitung auf Basis semantischer Beschreibungen

Verwaltung von IoT Sensorik auf semantischer Ebene

Entwicklung ganzheitlicher Datenmanagement Lösungen auf Basis der Data Space Referenzarchitektur

Ausgewählte Publikationen

2022
Paulus, A. , Burgdorf, A. , Langer, T. , Pomp, A. , Meisen, T. , & Pol, S. (2022). "PLASMA: A Semantic Modeling Tool for Domain Experts" in Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management , New York, NY, USA : {Association for Computing Machinery} 4946--4950.

ISBN: 9781450392365

Burgdorf, A. , Barkmann, M. , Pomp, A. , & Meisen, T. (2022). "Domain-independent Data-to-Text Generation for Open Data" in Proceedings of the 11th International Conference on Data Science, Technology and Applications , {SCITEPRESS - Science and Technology Publications} 95--106.

ISBN: 978-989-758-583-8

Burgdorf, A. , Paulus, A. , Pomp, A. , & Meisen, T. (2022). "DocSemMap: Leveraging Textual Data Documentations for Mapping Structured Data Sets into Knowledge Graphs" in 2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC) , IEEE 209--216.

ISBN: 978-1-6654-3418-8

Burgdorf, A. , Paulus, A. , Pomp, A. , & Meisen, T. (2022). "DocSemMap 2.0" in Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management , New York, NY, USA : {Association for Computing Machinery} 98--107.

ISBN: 9781450392365

2021
Paulus, A. , Burgdorf, A. , Puleikis, L. , Langer, T. , Pomp, A. , & Meisen, T. (2021). "PLASMA: Platform for Auxiliary Semantic Modeling Approaches" in Proceedings of the 23rd International Conference on Enterprise Information Systems , SciTePress 403--412.

ISBN: 978-989-758-509-8

Weitere Infos über #UniWuppertal: