Neue Wahrscheinlichkeitsmodelle und Inferenz-Techniken für Kontextinformationen im World Wide Web

Abstract

Thema meiner Dissertation ist die Erkennung von Mustern in Web-Dokumenten mit Metadaten. Schwerpunkt der Arbeit sind sogenannte Topic Models. Mithilfe von Topic Models können automatisch Themen in großen Dokumentensammlungen erkannt werden. Dokumente aus dem Web sind oft mit Metadaten wie etwa Zeitstempeln versehen, die den Kontext beschreiben, in denen diese erstellt wurden. Diese Kontextinformationen können die Themen-Erkennung durch Topic Models verbessern oder sogar erst ermöglichen. Außerdem erlauben sie die Analyse von Zusammenhängen zwischen Kontext und Themen, etwa an welchen Orten welche Themen populär sind.