Das Buch stellt FRM vor, ein Frame-basiertes Modell zur Repräsentation von Wissen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Ausarbeitung der Semantik seiner Repräsentationskonstrukte. Zur formalen Spezifikation dieser Semantik werden Integritätsbedingungen formuliert, die unzulässige, in jedem Fall bedeutungslose Repräsentationsstrukturen ausschließen. Damit wird die Basis gelegt für ein Wissensverwaltungssystem, das die Einhaltung dieser Integritätsbedingungen überwacht und somit die Gewährleistung der Validität einer Wissensbasis zu einem beträchtlichen Teil übernehmen kann. Ein(e) Wissensingenieur(in), der/die insbesondere beim Aufbau großer, vernetzter Wissensbasen Schwierigkeiten hat, die Übersicht zu bewahren, kann dadurch erheblich entlastet werden, und es wird somit ein Beitrag geleistet, die bei der Erstellung großer Wissensbasen entstehende Komplexitätsbarriere aufzubrechen. Neben der Spezifikation der Repräsentationsstrukturen von FRM werden auch Anfrage- und integritätserhaltende Änderungsoperationen diskutiert, womit ein häufig in Wissensrepräsentationssprachen anzutreffendes Defizit vermieden wird. Die Darstellung schlägt eine Brücke zwischen Ansätzen aus dem Datenbankbereich und dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). So ist der Gegenstand eines Frame-Repräsentationsmodells mit seinen mächtigen Modellierungsmöglichkeiten eindeutig ein KI-Thema, während die Aspekte der Integritätserhaltung, die sich aus dem Bedarf nach einer Unterstützung großer Datenmengen ableiten, eher typisch für die Betrachtungsweise im Datenbankbereich sind. Entsprechend werden Bezüge hergestellt zwischen FRM und einschlägigen Arbeiten aus dem Datenbankbereich und der KI sowie ferner der Linguistik und der Kognitionspsychologie.

Das Buch stellt FRM vor, ein Frame-basiertes Modell zur Repräsentation von Wissen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Ausarbeitung der Semantik seiner Repräsentationskonstrukte. Zur formalen Spezifikation dieser Semantik werden Integritätsbedingungen formuliert, die unzulässige, in jedem Fall bedeutungslose Repräsentationsstrukturen ausschließen. Damit wird die Basis gelegt für ein Wissensverwaltungssystem, das die Einhaltung dieser Integritätsbedingungen überwacht und somit die Gewährleistung der Validität einer Wissensbasis zu einem beträchtlichen Teil übernehmen kann. Ein(e) Wissensingenieur(in), der/die insbesondere beim Aufbau großer, vernetzter Wissensbasen Schwierigkeiten hat, die Übersicht zu bewahren, kann dadurch erheblich entlastet werden, und es wird somit ein Beitrag geleistet, die bei der Erstellung großer Wissensbasen entstehende Komplexitätsbarriere aufzubrechen. Neben der Spezifikation der Repräsentationsstrukturen von FRM werden auch Anfrage- und integritätserhaltende Änderungsoperationen diskutiert, womit ein häufig in Wissensrepräsentationssprachen anzutreffendes Defizit vermieden wird. Die Darstellung schlägt eine Brücke zwischen Ansätzen aus dem Datenbankbereich und dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). So ist der Gegenstand eines Frame-Repräsentationsmodells mit seinen mächtigen Modellierungsmöglichkeiten eindeutig ein KI-Thema, während die Aspekte der Integritätserhaltung, die sich aus dem Bedarf nach einer Unterstützung großer Datenmengen ableiten, eher typisch für die Betrachtungsweise im Datenbankbereich sind. Entsprechend werden Bezüge hergestellt zwischen FRM und einschlägigen Arbeiten aus dem Datenbankbereich und der KI sowie ferner der Linguistik und der Kognitionspsychologie.

Das Buch stellt FRM vor, ein Frame-basiertes Modell zur Repräsentation von Wissen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Ausarbeitung der Semantik seiner Repräsentationskonstrukte. Zur formalen Spezifikation dieser Semantik werden Integritätsbedingungen formuliert, die unzulässige, in jedem Fall bedeutungslose Repräsentationsstrukturen ausschließen. Damit wird die Basis gelegt für ein Wissensverwaltungssystem, das die Einhaltung dieser Integritätsbedingungen überwacht und somit die Gewährleistung der Validität einer Wissensbasis zu einem beträchtlichen Teil übernehmen kann. Ein(e) Wissensingenieur(in), der/die insbesondere beim Aufbau großer, vernetzter Wissensbasen Schwierigkeiten hat, die Übersicht zu bewahren, kann dadurch erheblich entlastet werden, und es wird somit ein Beitrag geleistet, die bei der Erstellung großer Wissensbasen entstehende Komplexitätsbarriere aufzubrechen. Neben der Spezifikation der Repräsentationsstrukturen von FRM werden auch Anfrage- und integritätserhaltende Änderungsoperationen diskutiert, womit ein häufig in Wissensrepräsentationssprachen anzutreffendes Defizit vermieden wird. Die Darstellung schlägt eine Brücke zwischen Ansätzen aus dem Datenbankbereich und dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). So ist der Gegenstand eines Frame-Repräsentationsmodells mit seinen mächtigen Modellierungsmöglichkeiten eindeutig ein KI-Thema, während die Aspekte der Integritätserhaltung, die sich aus dem Bedarf nach einer Unterstützung großer Datenmengen ableiten, eher typisch für die Betrachtungsweise im Datenbankbereich sind. Entsprechend werden Bezüge hergestellt zwischen FRM und einschlägigen Arbeiten aus dem Datenbankbereich und der KI sowie ferner der Linguistik und der Kognitionspsychologie.