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Die Arbeit präsentiert einen Ansatz für eine rational kooperative Informationssuche in heterogenen und autonomen Datenbanken. Erstmals werden Methoden aus den Bereichen der verteilten künstlichen Intelligenz, der terminologischen Wissensrepräsentation und der nutzenorientierten Entscheidungstheorie kombiniert. Die zunehmende Vernetzung heterogener Informationssysteme im Internet, insbesondere in globalen Unternehmenskooperationen, erfordert den Austausch von Informationen zwischen verschiedenen lokalen Datenbanken. Für die Benutzer ist es entscheidend, zu wissen, wo Informationen zu finden sind und wie sie darauf zugreifen können. Dies setzt voraus, dass die Struktur und Semantik der Daten in den lokalen Datenbanken den Partnerunternehmen bekannt sind. Das Erkennen von Interdatenbankabhängigkeiten ist jedoch herausfordernd, da die Systeme verteilt, autonom und heterogen sind. Um semantisch relevante Daten zu finden, müssen die Systeme dezentral und wissensbasiert kooperieren, was viele konventionelle Datenbanksysteme nicht ermöglichen. Die Arbeit beschreibt spezielle Informationsagenten, die in einem FCSI-Multiagentensystem dezentral zusammenarbeiten, um relevante Informationen zu finden. Dabei nutzen FCSI-Agenten bekannte Techniken der Wissensrepräsentation und Inferenz, um effizient nach Daten zu suchen. Zudem werden Verfahren zur Koalitionsbildung zwischen Informationsagenten vorgestellt, die auf kooperativer Spieltheorie b
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Kooperative Informationsagenten im Internet, Matthias Klusch
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- 1998
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