DE102008013820B3

DE102008013820B3 - Datenverarbeitungssystem

Info

Publication number: DE102008013820B3
Application number: DE102008013820A
Authority: DE
Inventors: Cornelia Mockwitz; Michael Pohl; Elmar Baumgart
Original assignee: T3 GmbH
Current assignee: T3 GmbH
Priority date: 2008-03-12
Filing date: 2008-03-12
Publication date: 2009-08-27
Anticipated expiration: 2028-03-13
Also published as: DE202008017407U1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Datenverarbeitungssystem mit wenigstens einer Speichereinheit zum Speichern von Informationen, zumindest einer zentralen Recheneinheit zur Erzeugung eines Objektmodells sowie einer Anzeigeeinheit, wobei bei dem Objektmodell die Informationen in "Topics" gegliedert sind, dass jedes Topic mit ersten Metadaten versehen ist, wobei die ersten Metadaten ein Metadatum "Topic-Typ" umfassen, zumindest eine Informationsklasse vorgesehen ist, welche eine hierarchische Struktur definiert, mit der die Informationen anhand des Metadatums "Topic-Typ" strukturiert sind, die Informationsklasse mit genau einem zweiten Metadatum "Wissenskategorie" versehen ist, mit dem sie einer von mehreren vorgegebenen Wissenskategorien zugeordnet wird, zum wahlweisen Zugriff auf die Informationen eine auf der Anzeigeeinheit darstellbare Menüstruktur vorgesehen ist, bei Anwahl eines Menüpunkts der Menüstruktur ein erster Algorithmus aus einer Gruppe erster Algorithmen ausgewählt wird und mittels des ersten Algorithmus unter Zugriff auf die ersten Metadaten und das zweite Metadatum ein Topic ausgewählt und als Bestandteil eines Wissensraums auf der Anzeigeeinheit angezeigt wird, welcher korrespondierende Topics gegliedert nach Informationsklasse und Wissenskategorie enthält.

Description

Die Erfindung betrifft ein Datenverarbeitungssystem gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
Stand der Technik
Ein derartiges Datenverarbeitungssystem ist aus der DE 103 56 399 B4 oder der US 2004/0098401 A1 bekannt.
Das dort beschriebene Datenverarbeitungssystem besteht im Wesentlichen aus einer Speichereinheit zur Speicherung von Daten und wenigstens einer Rechnereinheit zur Generierung eines Objektmodells, welches aus einer Klassenstruktur mit Klassen und diesen zugeordneten Attributen besteht. Das bekannte Datenverarbeitungssystem umfasst zur Erweiterung der Funktionalität eine Inferenzeinheit.
Durch die Attributierung von Daten innerhalb der Klassenstruktur des dort zugrunde liegenden Objektmodells werden zum Beispiel applikationsspezifische Recherchemöglichkeiten nach Informationen erleichtert. Diese Möglichkeiten werden durch ein semantisches Netz auf der Grundlage einer Ontologie erzielt. Aus der WO 03/094049 A2 ist es in diesem Zusammenhang bekannt, mittels einer Suchmaschine Suchausdrücke mittels Regeln zu generieren, welche Elemente der Klassenstruktur und/oder Daten verknüpfen.
Es ist allgemein bekannt, dass semantische Netze und Ontologien durch die gezielte Eingabe von Begriffen und deren Beziehung zu anderen Begriffen das Wissen zu einem oder mehreren Sachgebieten bzw. Domänen abbilden können. Hierzu wurden seit Anfang der siebziger Jahre verschiedenste Beschreibungs sprachen zur Formulierung semantischer Netze und standardisierte Datenmodelle zur Strukturierung von Daten und Informationen entwickelt.
Der Aufwand zur Erstellung und Pflege von semantischen Netzen steigt jedoch unverhältnismäßig mit der Größe der zu beschreibenden Domäne.
Ein herkömmliches semantisches Netz erfüllt darüber hinaus häufig nur unzureichend den Anspruch, Informationen für Anwender einer Technologie oder Technik entlang der vorherrschenden Arbeitsprozesse bereitzustellen. Grund hierfür ist in der Regel die Abbildung von nur einem Sachgebiet.
Nach dem Stand der Technik ist es auch bekannt, die Strukturierung von Informationen nach syntaktischen, semantischen, didaktischen und perzeptiven Aspekten sowie den Möglichkeiten einer maschinellen Verarbeitung unter Verwendung des ISO-Standards TopicMaps durchzuführen. Die damit erzeugten Datenmodelle erfüllen in der Regel nicht die tatsächlichen und situationsbedingten Informationsbedürfnisse von Anwendern. Wesentlicher Grund hierfür ist die bis heute stark dokumentorientierte Bereitstellung von Informationen mit dem Nachteil, dass diese Art der Bereitstellung in ungeeigneter Portionierung erfolgt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Datenverarbeitungssystem anzugeben, welches das Auffinden von Informationen zu einem vorgegeben Sachverhalt erleichtert.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen und zweckmäßige Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen beschrieben.
Unter einem "Topic" wird ein in sich abgeschlossener Teil der Informationen verstanden, der keine Verweise enthält. Es kann sich dabei beispielsweise um in herkömmlichen Dateiformaten vorliegende Bilder, Texte, Video- oder Tonsequenzen handeln.
Unter "Informationen" werden um Attribute und Verknüpfungen erweiterte Topics verstanden.
Unter dem Begriff "Wissensraum" wird eine Menge von Informationen verstanden, die gegliedert nach "Wissenskategorien" angezeigt wird. Der Wissensraum wird aufgebaut aus "Topics" und "Wissenskategorien".
Unter einem "Objektmodell" wird ein einem Datenverarbeitungsprogramm zugrundeliegendes Datenmodell als Struktur statischer Klassen und Objekte sowie deren Relationen untereinander verstanden.
Das erfindungsgemäße Datenverarbeitungssystem besteht aus wenigstens einer Speichereinheit zur Speicherung von Informationen und einer zentralen Recheneinheit zur Erzeugung eines Objektmodells sowie einer Anzeigeeinheit zur Darstellung der genannten Informationen. Dabei sind die Informationen nach dem Objektmodell instanziiert, klassifiziert und attributiert sowie einer oder mehreren "Wissenskategorien" zugeordnet. Die Anzeigeeinheit dient dazu, diese Informationen über den wahlweisen Zugriff aus einer Menüstruktur abzufragen und entsprechend vorgegebener Regeln, die durch erste Algorithmen abgebildet sind, gegliedert in den "Wissenskategorien" zur Anzeige zu bringen.
Erfindungsgemäß werden die Topics entsprechend des in der Datenspeichereinheit vorgesehenen Objektmodells nach ihrer Art mit dem ersten Metadatum "Topic-Typ" verknüpft. Dabei werden mehrere "Topic-Typen" mittels der "Informationsklasse" ent sprechend einer definierten Semantik und Illokution zusammengestellt und in der Anzeigeeinheit zur Anzeige gebracht. Die Illokution ist ein Attribut der "Informationsklasse" und kennzeichnet das Kommunikationsziel der Informationsklasse (z. B. beschreiben, anleiten. Semantik und Illokution stellen sicher, dass dem Anwendern ausschließlich relevante und in einer "Informationsklasse" portionierte Informationen zu einem Sachverhalt zur Verfügung gestellt wird. Insbesondere ist es für Anwender von Vorteil, dass das Informationsangebot zu einem Sachverhalt auf das notwendige Maß reduziert wird. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass "Informationsklassen" und "Topic-Typen" auf zusätzliche Sachverhalte oder Illokutionen erweiterbar sind und andere Domänen abbilden können.
Durch die Bereitstellung von Informationen in der Anzeigeeinheit entsprechend der in Anspruch 1 beschriebenen Merkmale finden Anwender "Informationsklassen" und untergliederte Informationen geordnet nach der "Wissenskategorie". Ein Beispiel für derartige "Wissenskategorien" sind z. B. Fachwissen oder Produktwissen. Die Zuordnung von entsprechend attributierten und klassifizieren Informationsklassen zu "Wissenskategorien" findet durch Regeln statt, die dazu führen, dass Anwender Informationen entsprechend des individuellen Informationsbedarfs in der Anzeigeeinheit auswählen und so die Relevanz der Information unterstützt wird.
Als primäres Navigationselement generiert die zentrale Recheneinheit eine Menüstruktur mittels derer "Wissenskategorien", "Informationsklassen" und "Topic-Typen" in der Anzeigeeinheit angezeigt werden.
Zur Erzeugung der Menüstruktur ist eine hierarchische Sequenz vorgegebener Prozessschritte eines mit dem Objektmodell zu beschreibenden Prozesses vorgesehen. Die Menüstruktur wird zusätzlich über verknüpfte "Topic-Typen" abgebildet, zum Beispiel in einer speziellen Sequenz etwa zur Abbildung von Arbeitsprozessen. Damit können Anwender entsprechend der aktuell gewählten Sequenz Informationen mittels der Anzeigeeinheit abfragen, deren Relevanz der gewählten Sequenz entspricht und bei denen Anwender entsprechend des individuellen Informationsbedarfs Informationen aus verschiedenen "Wissenskategorien" auswählen können. Mit einem in der zentralen Recheneinheit auszuführenden ersten Algorithmus wird unter Zugriff auf die ersten Metadaten und das zweite Metadatum ein Topic ausgewählt. Das Topic wird als Bestandteil eines Wissensraums auf der Anzeigeeinheit angezeigt. Der Wissensraum enthält korrespondierende Topics, gegliedert nach der Wissenskategorie und der Informationsklasse.
Das erfindungsgemäße Datenverarbeitungssystem hat darüber hinaus den Vorteil, dass es mit anderen Datenverarbeitungssystemen kombiniert werden kann. Dabei können Parameter aus diesen Datenverarbeitungssystemen automatisiert übergeben und mit der Menüstruktur oder dezidierten Einsprungstellen mittels eines weiteren Algorithmus verknüpft werden. So kann die Relevanz des Informationsangebots in der Anzeigeeinheit zusätzlich verstärkt werden.
Gemäß einer zweiten Variante kann die Relevanz des in der Anzeigeeinheit dargestellten Wissensraums durch den Einsatz dritter Metadaten vergrößert werden, zum Beispiel durch das Metadatum "Rolle". Durch einen zweiten Algorithmus in der zentralen Recheneinheit wird das dritte Metadatum bei der Generierung des Wissensraums berücksichtigt. Damit kann der auf der Anzeigeeinheit angezeigte Wissensraum entsprechend der Rollen- und/oder Rechtekonzepte an Computerarbeitsplätzen gekoppelt werden.
Die Topics können außerdem mit einem vierten Metadatum "Beziehungskategorie" versehen werden, um die Topics mit einem dritten Algorithmus mit zusätzlichen, sachverwandten Topics zu verknüpfen. In einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung können Anwender mit dem in der Anzeigeeinheit angezeigten Wissensraum zu einer Sequenz korrespondierende Topics abfragen, zum Beispiel sachverwandte Prozesse oder Arbeitsschritte.
Ausführungsbeispiel
Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Zeichnungen erläutert. Es zeigen:
1 eine schematische Darstellung eines Datenverarbeitungssystems,
2 eine schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Objektmodells,
3 eine schematische Wiedergabe des Datenmodells in der Anzeigeeinheit,
4 eine schematische Darstellung von "Topic-Typen" und Informationsklassen,
5 eine schematische Darstellung von Wissenskategorien,
6 eine schematische Darstellung einer Filterung nach Metadatum Rolle und
7 eine schematische Darstellung von Beziehungskategorien.
1 zeigt schematisch das erfindungsgemäße Datenverarbeitungssystem 1 mit einer Speichereinheit 2 zum Speichern von in Datenpaketen vorliegenden Informationen, zumindest einer zentralen Recheneinheit 3 sowie einer Anzeigeeinheit 4. Das Datenverarbeitungssystem nutzt dabei das unten beschriebene Objektmodell (2) sowie erste, zweite und dritte Algorithmen und Metadaten (Regel 1).
Die Speichereinheit 2 kann ein Server-System, ein File-System oder dergleichen sein. Es können auch mehrere Speichereinheiten eingesetzt werden.
2 zeigt das erfindungsgemäße Objektmodell als UML 2.0 Klassendiagramm. Dabei sind die Klassen "Topictyp, Topic, Informationsklasse, Wissenskategorie, Rolle" durch Assoziationsklassen, "enthält genau", "besteht aus", "ist ein", "Beziehungskategorie", "Prozess", "gehört zu", "erstellt" und "wendet sich an", verbunden. Jede der Klassen kann Attribute enthalten. Beispielsweise kann die Klasse "Topic-Typ" als Attribute "Name", "Elementschema" und dgl., enthalten. Die die Klassen verbindenden durchgezogenen Linien deuten die Verknüpfungen an. Die Verknüpfungen werden durch die jeweiligen Assoziationsklassen definiert.
Kern des Objektmodells ist die Klasse "Topic", in der eine Vielzahl von mit dem ersten Metadatum "Topic-Typ" klassifizierten Topics enthalten sind.
Eine definierte Hierarchie von "Topic-Typen" bildet eine "Informationsklasse". Informationsklassen repräsentieren jeweils eine definierte Semantik und Illokution, zum Beispiel "Bedienen" (Anleitung zum Bedienen eines Produkts) oder "Norm/Gesetz" (Beschreibung fachlicher Hintergründe). Gemäß der zu Grunde liegenden Illokution weist das Objektmodell den "Informationsklassen" "Wissenskategorien" zu, die als Gruppen überschrift in der Anzeigeeinheit dargestellt werden. Damit können die Topics und "Informationsklassen" entsprechend der Art des bereitzustellenden Wissens, zum Beispiel "Fachwissen", in der Anzeigeeinheit angezeigt werden.
Der Zugriff auf tatsächliche Informationsinstanzen, die nach dem erfindungsgemäßen Datenmodell klassifiziert sind, erfolgt über Topics, die für eine hierarchische Darstellung in einer Menüstruktur klassifiziert sind, zum Beispiel "Topics" vom Typ "Prozess". Gemäß der zu Grunde liegenden "Assoziationsklasse" zeigt die Anzeigeeinheit die relevanten Wissenskategorien, "Informationsklassen" und "Topic-Typen" an, sofern eine Instanz in der Speichereinheit entsprechend attributiert wurde.
3 zeigt ein Beispiel einer Abbildung auf der Grundlage des Objektmodells in der Anzeigeeinheit. "Topics" 5, welche für den wahlweisen Zugriff über eine Menüstruktur gemäß Objektmodell zum Beispiel mit dem "Topic-Typ" 6 "Prozess" verknüpft sind, werden als führendes Navigationselement in der Anzeigeeinheit dargestellt. Damit kann z. B. eine Arbeitssituation simuliert werden. über die Assoziationsklasse 9 "erstellt", "besteht aus", "enthält gemäß" sowie "ist ein" definiert das Datenmodell, welche Wissenskategorien 7 für diesen "Topic-Typ" 6 relevant sind, zum Beispiel "Fachwissen". über Assoziationsklassen ist ebenfalls definiert, welche "Informationsklassen" 8 und hierarchisch untergliederte "Topic-Typen" 6 für diese Situation relevant sind. Das insgesamt zur Verfügung stehende Angebot an Informationen bzw. Wissen repräsentiert den relevanten Wissensraum.
4 zeigt beispielhaft zwei "Informationsklassen" 8a, 8b mit darin enthaltenen, hierarchisch untergliederten "Topic-Typen" 6a bis 6f sowie eine beispielhafte Anwendung in der Praxis. Z. B. wird die "Informationsklasse" 8a "Bedienen" mittels der Assoziationsklassen durch die hierarchisch untergliederten "Topic-Typen" 6a–6d definiert.
5 zeigt Informationsklassen 8a, 8b sowie durch Assoziationsklassen zugewiesene Wissenskategorien 7a, 7b gemäß 2–4.
6 zeigt die Filterung des Datenmodells nach einer oder mehreren Rollen [R1] und [R2]. Entsprechend der Darstellung des Datenmodells in der Anzeigeeinheit (3) sind "Topics" 5, die für eine hierarchische Darstellung in einer Menüstruktur klassifiziert sind, zum Beispiel vom Typ "Prozess", und "Informationsklassen" mit einem Rollenattribut R1, R2 gekennzeichnet. Greift ein Anwender gemäß der eingangs genannten Aufgabenstellung auf das Informationsangebot in der erfindungsgemäßen Anzeigeeinheit zu, so ist der Anwender durch entsprechenden User-Login mit seiner "Rolle" authentifiziert. Die Anzeigeeinheit zeigt nur solche Informationen an, die mit einem der korrespondierenden Rollenattribute R1, R2 gekennzeichnet sind.
7 zeigt zwei Topics T1 und T2 für die eine Verwandtschaftsbeziehung besteht aufgrund der gemeinsamen Verknüpfung über mit der Beziehungskategorie K.
Algorithmus 1
Definitionen Schreibweisen

Beschreibung formale Definition

kursiv Die im gegebenen Informationsmodell definierten Einheiten

Operatoren

Beschreibung formale Definition

= WAHR, wenn beide Operanden identisch sind

≠ FALSCH, wenn beide Operanden identisch sind

:= Zuweisung

^ v und oder
Vordefinierte Methoden

Unäre und binäre Funktionen, der erste Operand ist in der Schreibweise x. gegeben.

Name	Beschreibung
op1.typeOf()	liefert die Klasse des Operanden
op1.isAssociatedWith(op2, c)	Die Operanden werden in der Assoziationsklasse referenziert Op1 ∊ c ^ Op2 ∊ c
op1.isAssociatedWith(op2)	Die Operanden werden in einem Objekt einer beliebigen Assoziationsklasse referenziert C := {c_i \| Op1 ∊ c_i ^ Op2 ∊ c_i} ≠ Ø
op1.isRelated(op2)	WAHR, wenn für Op1 und Op2 gilt: Op1.isAssociatedWith(Op2, gehört_zu)
op1.super()	Generalisierung des Operanden
op1.trans()	liefert die transitive Hülle zum Operanden der Teil einer Baumstruktur ist
op1.print()	Stellt den Operanden in der Anzeigeeinheit dar
op1.printem()	Stellt den Operanden in der Anzeigeeinheit hervorgehoben dar

Vordefiniert Mengen

Beschreibung	formale Definition
Topics	T := { t \| typeOf(t) = Topic)
Informations-klasse X	I_x := { i \| typeOf(i) = Informationsklasse }
Prozesstopics	P := { p \| (p ∊ T) ^ (p.isAssociatedWith(Prozess))

Schlüsselwörter

Beschreibung	formale Definition
function	Definiert eine Funktion als Folge von Anweisungen des Anweisungsblocks
if else	bedingte Anweisung
for each	Wiederholung des Anweisungsblocks für alle Elemente einer Menge

Lexikalische Elemente

Beschreibung	formale Definition
{}	Anweisungsblock
()	Parameterliste oder explizite Auswertereihenfolge

Regel

Algorithmus 2: Ergänzung um rollenspezifische Filterung

Gleichlautende Bezeichner ersetzen die in Algorithmus 1 aufgestellten Definitionen. Vordefiniert Mengen

Beschreibung	formale Definition
Rollen	R := { r \| typeOf(r) = Rolle }
Topics gefiltert nach Anwenderrolle	T_r := { t \| (t ∊ T) ^ t.isAssociatedWith(i ∊ I_x) ^ i.isAssociatedWith(r ∊ R) }
Prozesstopics nach Rolle gefiltert	P := { p\| (p ∊ T_r) ^ (p.isAssociatedWith(Prozess))

Regel

Algorithmus 3: Ergänzung um Verwandtschaft über Beziehungskategorien

Gleichlautende Bezeichner ersetzen die in Algorithmus 1 aufgestellten Definitionen. Vordefinierte Methoden

Name	Beschreibung
op1.isRelated(op2)	WAHR, wenn für Op1 und Op2 gilt: Op1.isAssociatedWith(Op2, gehört_zu) oder K := { k_i ∊ Beziehungskategorie \| Op1.isAssociatedWith(k_i) ^ Op2.isAssociatedWith(k_i) } ≠ Ø

Claims

Datenverarbeitungssystem mit wenigstens einer Speichereinheit (2) zum Speichern von Informationen, zumindest einer zentralen Recheneinheit (3) zur Erzeugung eines Objektmodells sowie einer Anzeigeeinheit (4), dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Objektmodell die Informationen in Topics (5) gegliedert sind, dass jedes Topic (5) mit ersten Metadaten versehen ist, wobei die ersten Metadaten ein Metadatum Topic-Typ (6) umfassen, zumindest eine Informationsklasse (8) vorgesehen ist, welche eine hierarchische Struktur definiert, mit der die Informationen anhand des Metadatums Topic-Typ (6) strukturiert sind, die Informationsklasse mit genau einem zweiten Metadatum Wissenskategorie (7) versehen ist, mit dem sie einer von mehreren vorgegebenen Wissenskategorien (7) zugeordnet wird, zum wahlweisen Zugriff auf die Informationen eine auf der Anzeigeeinheit (4) darstellbare Menüstruktur vorgesehen ist, bei Anwahl eines Menüpunkts der Menüstruktur ein erster Algorithmus aus einer Gruppe erster Algorithmen ausgewählt wird und mittels des ersten Algorithmus unter Zugriff auf die ersten Metadaten und das zweite Metadatum ein Topic (5) ausgewählt und als Bestandteil eines Wissensraums auf der Anzeigeeinheit (4) angezeigt wird, welcher korrespondierende Topics (5) gegliedert nach Wissenskategorie (7) und Informationsklasse (8) enthält.
Datenverarbeitungssystem nach Anspruch 1, wobei die Informationsklasse (8) mit einem dritten Metadatum Rolle (R1, R2) versehen ist, und wobei ein zweiter Algorithmus vorgesehen ist, derart dass bei Ausführung des zweiten Algorithmus unter Zugriff auf das dritte Metadatum Rolle (R1, R2) eine spezifische Menüstruktur angezeigt wird.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Informationen mit einem vierten Metadatum Beziehungskategorie versehen sind, und wobei ein dritter Algorithmus vorgesehen ist, derart dass bei Ausführung des dritten Algorithmus unter Zugriff auf das vierte Metadatum Beziehungskategorie (K) eine spezifische Auswahl der Informationen angezeigt wird.
Datenverarbeitungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Information aus der folgenden Gruppe ausgewählt sein kann: Textdatei, Bilddatei, Multimediadatei.