Wahrend im gegenwartigen Web das Sammeln von Information grossteils von Menschen durchgefuhrt wird, soll es das Semantic Web ermoglichen diese Aufgabe durch Computerprogramme erledigen zu lassen. Zu diesem Zweck wird Information im Web mit maschinen-interpretierbaren Daten angereichert, welche Aufschluss uber deren Bedeutung (Semantik) geben. In der vorliegenden Arbeit wird ein Beitrag zu dem sich derzeit noch in einer fruhen Phase befindlichem Forschungsfeld der Suche im Semantic Web geleistet, indem ein Suchansatz fur das Semantic Web entwickelt und evaluiert wird. Als Erganzung zur exakten Suche basierend auf semantischen Metadaten sind in das entwickelte Modell Methoden aus dem assoziativen Retrieval integriert. Assoziatives Retrieval ist ein Such-Paradigma aus dem Information Retrieval, welches versucht ausgehend von einer Menge an relevanter Information potentiell relevante Zusatzinformation zu identifizieren, um Suchergebnisse durch zusatzliche relevante Information zu verbessern. Im konkreten Fall werden Assoziationen basierend auf semantischer Ahnlichkeit zwischen Konzepten aus einer Ontologie und inhaltsbasierter Ahnlichkeit zwischen Ressourcen erzeugt.

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