Universität Dortmund Integrating Knowledge Discovery into Knowledge Management

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1 Integrating Knowledge Discovery into Knowledge Management Katharina Morik, Christian Hüppe, Klaus Unterstein Univ. Dortmund LS8 www-ai.cs.uni-dortmund.de

2 Overview Integrating given data into a knowledge management system (KMS) System architectureof EAMS Integrating given document collections by learning the right retrieval function Integrating given databases by knowledge discovery Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 2

3 Knowledge Management???? Business Process!! Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 3

4 Integrating Given Data into KMS 1! Preparing documents for a KMS is an extra effort Structuring document collections according to an ontology is time-consuming, too Why not having the machine learn which document a user wants as the answer to his query? Learning the retrieval function for each user according to an ontology Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 4

5 Integrating Given Data into KMS 2! The main data sources in organizations are databases. Why not using them? Knowledge discovery is a high-level query language. Meta-data about knowledge discovery cases can be organized according to an ontology Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 5

6 System Architecture displays Person Contract GUI displays Web Display DB-Data Display initializes www- Interactionmodule DB- Interactionmodule interacts ontology interacts STRIVER interface CONCEPTUAL DATA MODEL CONCEPTUAL CASE MODEL INTERNET DATABASE Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 6

7 System Architecture displays Person Contract GUI displays Web Display DB-Data Display www- Interactionmodule DB- Interactionmodule initializes interacts ontology interacts CONCEPTUAL CASE MODEL CONCEPTUAL DATA MODEL STRIVER interface DATABASE INTERNET Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 7

8 Striver: Learning a Retrieval Function Thorsten Joachims KDD 2002! Clickthrough Query q? (q 1, r 1 )..., (q m, r m ) r r Ordering r D x D! Documents D {d 1, d 2,..., d n } Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 8

9 Striver: Learning a Retrieval Function Thorsten Joachims KDD 2002! Minimize distance between r and learned ranking r# (q 1, r 1 ) Query q? l 1 click l 2... l i click... l j r r l 1 > l 2... l i > l 2 Ordering r# D x D! Documents D {d 1, d 2,..., d n } Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 9

10 Search String for a Web Query Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 10

11 Result of Web Query Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 11

12 Web document Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 12

13 Learning a Retrieval Function New version of support vector machine for ranking (Thorsten Joachims 2002). Optimizes given retrieval functions. Automatically adapts to users (tasks). Can be applied to the intranet without preparation. Inspection of the learned function shows that the weights of words make sense! Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 13

14 Knowledge Discovery as High-level Query! Language to Databases Ontological concepts: Person, Contract Query types: Frequencies of attributes Segmentation (subgroups) Correlation of attributes Classification Algorithms (operators): Statistical stored procedures Data cube APRIORI C4.5 mysvm Preprocessing chain Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 14

15 KDD Query -- already executed job Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 15

16 KDD Result Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 16

17 KDD Result sex age group profession quantity male 0-22 years profession group 1 67 male 0-22 years profession group male 0-22 years profession group male 0-22 years profession group Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 17

18 KDD Query -- creating a new job Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 18

19 Mining Mart for Knowledge Management Making existing sources (databases) available to users a case answers a high-level question The conceptual model (ontology) eases the integration with other services of a knowledge management system (e.g., web navigation). The conceptual model and the cases create the GUI for the EAMS user Lehrstuhl für künstliche Intelligenz Seite 19

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