Seminar metaphactory – Semantische Suche, Exploration und Visualisierung

Das zweitägige Seminar vermittelt den Aufbau präziser, intuitiver und performanter Wissenszugänge. Semantische Suche, Form-Based Search, Ergebnisansichten, Graphnavigation, Pathfinder, Tabellen, Diagramme, Wissenspanels und kollaborative Sets werden für fachliche Nutzerreisen konfiguriert und getestet.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Informationsbedarfe und Suchmuster in eine semantische Sucharchitektur übersetzen.
• Suchprofile, Filter, Facetten und Ergebnisansichten modellgetrieben konfigurieren.
• Graphnavigation, Pathfinder und visuelle Komponenten gezielt einsetzen.
• Persönliche und kollaborative Wissensorganisation in Nutzerprozesse einbinden.
• Relevanz, Performance, Berechtigungen und Nutzungsqualität systematisch prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Suchanforderungen und semantisches Suchmodell

Schwerpunkt: Nutzerrollen, Fragen, Entitätstypen, Relationen, Filter, Facetten, Ergebnisgranularität, Suchgrenzen und Akzeptanzkriterien.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Suchanforderungen und semantisches Suchmodell“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Nutzerrollen, Fragen, Entitätstypen, Relationen, Filter, Facetten, Ergebnisgranularität, Suchgrenzen und Akzeptanzkriterien modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Suchanforderungen und semantisches Suchmodell“ dokumentieren.

2. Semantic Search und Form-Based Search

Schwerpunkt: Suchprofile, Eingabekomponenten, Kategorien, Constraints, Autovervollständigung, Query-Generierung, kombinierte Filter und leere Ergebnisse.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Semantic Search und Form-Based Search“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Suchprofile, Eingabekomponenten, Kategorien, Constraints, Autovervollständigung, Query-Generierung, kombinierte Filter und leere Ergebnisse modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Semantic Search und Form-Based Search“ dokumentieren.

3. Ergebnisansichten und Wissenspanels

Schwerpunkt: Result Templates, Tabellen, Karten, Diagramme, Detailansichten, Labels, Sortierung, Gruppierung, Aktionen und kontextbezogene Informationen.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Ergebnisansichten und Wissenspanels“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Result Templates, Tabellen, Karten, Diagramme, Detailansichten, Labels, Sortierung, Gruppierung, Aktionen und kontextbezogene Informationen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Ergebnisansichten und Wissenspanels“ dokumentieren.

4. Graph Exploration, Pathfinder und Sets

Schwerpunkt: Graph Canvas, Nachbarschaften, Pfadsuche, Expansion, Begrenzung, visuelle Kodierung, User Defined Sets und kollaborative Sammlungen.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Graph Exploration, Pathfinder und Sets“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Graph Canvas, Nachbarschaften, Pfadsuche, Expansion, Begrenzung, visuelle Kodierung, User Defined Sets und kollaborative Sammlungen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Graph Exploration, Pathfinder und Sets“ dokumentieren.

5. Relevanz, Performance und Betriebsqualität

Schwerpunkt: Query-Analyse, Indizes, Caching, LIMIT, Timeouts, Berechtigungsfilter, Testfragen, Nutzungsmetriken und kontinuierliche Optimierung.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Relevanz, Performance und Betriebsqualität“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Query-Analyse, Indizes, Caching, LIMIT, Timeouts, Berechtigungsfilter, Testfragen, Nutzungsmetriken und kontinuierliche Optimierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Relevanz, Performance und Betriebsqualität“ dokumentieren.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Konfiguration einer facettierten semantischen Suche mit mehreren Entitätstypen.
• Aufbau einer Ergebnis- und Detailansicht mit Tabelle, Diagramm und Wissenspanel.
• Durchführung einer Graph- und Pathfinder-Analyse einschließlich Performance- und Negativtests.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Search Engineering, Knowledge-Graph Application Engineering, Data Products, Fachanwendungsentwicklung und UX-nahe Projektteams.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in RDF und SPARQL sowie ein grundlegendes Verständnis des verwendeten semantischen Modells.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als reproduzierbarer Arbeits- oder Betriebsstandard einsetzbar bleiben.