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Strukturierte Literaturanalyse zum Einsatz von selbstlernenden Methoden im Kontext von regelbasierten Systemen und Ontologien

Bachelor- oder Masterarbeit in der Abteilung Softwaretechnik



Motivation

Moderne selbstlernende Methoden aus dem Bereich der Forschung zur Künstlichen Intelligenz haben den Nachteil, dass es nicht möglich ist, den Lösungsweg nachzuvollziehen. Dies verhindert nicht nur manuelle Optimierungen mit zusätzlichem Fachwissen, sondern verhindert auch den Nachweis, dass bestimmte Vorgaben oder Richtlinien eingehalten werden (Compliance).

Etablierte Methoden aus den Bereichen des Wissensmanagements und der regalbasierten Systeme bieten diese Möglichkeiten, sind dafür aber weniger flexibel und skalieren nicht für sehr komplexe Anwendungen.

Deshalb ist ein ganz aktueller Forschungsansatz, diese beiden verschiedenen Methoden mit ihren komplementären Ansätzen und Eigenschaften miteinander zu kombinieren, um dadurch möglichst das Beste aus beiden Welten zu gewinnen.


Aufgabenstellung

Aufgabe dieser Arbeit ist es, eine strukturierte Literaturanalyse basierend auf den Veröffentlichungen der aktuellen Konferenzen in den jeweiligen Fachgebieten durchzuführen. Dafür sollen zunächst geeignete Kriterien zur Einordnung und Bewertung definiert werden. Dann soll die bestehende Literatur untersucht und bezüglich dieser Kriterien kategorisiert werden.


Betreuer
Prof. Dr. Andreas Winter (winter@se.uni-oldenburg.de)
Dr. Christian Schönberg (christian.schoenberg@uni-oldenburg.de)


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