Abstract

Information Retrieval ist ein Begriff, der in unserer Informationsgesellschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt. Die Verwendung von Methoden des Data Minings für Textanalysen, die über bloßes Text-Matching hinausgehen, kann dazu betragen, die enorme Informationsflut, der jedermann heutzutage ausgesetzt ist, zu ordnen. Eine solche Methode, die die Latent Semantik Analysis (LSA) mit einer Self-Organizing Map (SOM) kombiniert, wird in dieser Diplomarbeit angewendet. Dabei werden semantische Ähnlichkeiten zwischen Dokumenten in Form einer Karte visualisiert. Diese Diplomarbeit beschreibt die Implementierung eines Multi-Agenten-Systems auf der Basis der Agenten-Plattform JIAC IV, welches die Infrastruktur für ein solches visuelles Informations-Retrieval-System bereitstellt. Dabei werden die besonderen Vorzüge von Multi-Agenten-Systemen ausgenutzt, ihrer Fähigkeiten zur selbstständigen Kooperation und die Möglichkeit, zeitaufwändige und speicherintensive Probleme Leicht zu verteilen. Im Mittelpunkt der prototypischen Realisierung ARISE (Agent-based Readjustable Intelligent Search Engine) steht zum einen die Skalierbarkeit des Systems, die durch ein verteiltes System gut gewerleistet werden kann. Zum anderen spielt die Wiederverwendbarkeit eine große Rolle, zu diesem Zweck wurden viele Teile des Systems so gestaltet, dass sie in anderen Anwendungen Eingang finden können.