Matthias KluschKooperative Informationsagenten im Internet

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Die Arbeit liefert einen Ansatz für eine rational kooperative Informationssuche in einer Menge von heterogenen und autonomen Datenbanken. Dabei werden erstmals Methoden aus den verschiedenen Forschungsgebieten der verteilten künstlichen Intelligenz, der terminologischen Wissensrepräsentation und der nutzenorientierten Entscheidungstheorie geeignet angewendet.

In den letzten Jahren ist eine stetig zunehmende Vernetzung von heterogenen Informationssystemen im Internet zu beobachten. Ein passendes Szenario aus der Wirtschaft ist eine weltweite Kooperation zwischen mehreren Unternehmen in einem Verbund. Jedes der Unternehmen speichert verschiedene Arten von Informationen in einer oder mehreren lokalen Datenbanken. Um einen Austausch von Informationen zwischen den einzelnen Unternehmen zu ermöglichen, ist die Vernetzung ihrer Datenbanken im Internet eine technische Voraussetzung. Für die Benutzer dieser Datenbanken ist es vor allem wichtig zu wissen, wo welche Informationen zu finden sind und wie auf sie zugegriffen werden kann. Das setzt voraus, dass sowohl die Struktur als auch die Bedeutung oder Semantik der Daten in den lokalen Datenbanken den jeweils anderen Unternehmen im Verbund bekannt ist. Das Wissen über solche systemübergreifenden Abhängigkeiten ist eine Grundvoraussetzung für einen gezielten Zugriff auf relevante, nicht lokale Daten.

Das Problem ist jedoch, Interdatenbankabhängigkeiten erst einmal zu erkennen. Dem stehen die Verteilung und Autonomie der Systeme sowie die Heterogenität der Daten entgegen. Um semantisch relevante Daten zu finden und dabei die Zugriffsautonomie der betreffenden Datenbanken nicht zu verletzen, müssen die einzelnen Systeme wissensbasiert und dezentral miteinander kooperieren. Dazu sind aber die meisten konventionellen Datenbanksysteme nicht in der Lage. Auch die Architektur der föderierten oder (Multi-)Datenbanksysteme unterstützt in keiner Weise eine kooperative Informationssuche zwischen den Datenbanken.

Deshalb wird in dieser Arbeit eine spezielle Art von Informationsagenten beschrieben, die dezentral und wissensbasiert miteinander kooperieren, um für ihre Benutzer relevante Informationen in verschiedenen Datenbanken zu finden. In einem solchen als FCSI-Multiagentensystem bezeichneten System stützt sich die wissensbasierte Informationssuche von FCSI-Agenten wesentlich auf bekannte Techniken aus der terminologischen Wissensrepräsentation und Inferenz. Jeder FCSI-Agent wendet effiziente Inferenzverfahren auf seine Wissensbasis an, um für seine Benutzer oder andere Agenten nach relevanten Daten in seiner lokalen Datenbank zu suchen, wobei die Suche aufgabenorientiert erfolgt.

Ein anderer Aspekt einer kooperativen Informationssuche ist der mögliche Profit, den die betreffenden Informationsagenten dabei erzielen können. Dazu werden hier erstmals verschiedene Verfahren für eine Koalitionsbildung zwischen Informationsagenten vorgestellt, die auf Konzepten der kooperativen Spieltheorie basieren und effizient sind.

Ihr Werk im Verlag Dr. Kovač

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