Von Fuzzy-Sets zu Computing-with-Words

Dieser Artikel bietet einen Überblick über die Entwicklung und Zusammenhänge der einzelnen Elemente der Fuzzy-Logik, wovon Fuzzy-Set-Theorie die Grundlage bildet. Die Grundproblematik besteht in der Handhabung von linguistischen Informationen, die häufig durch Ungenauigkeit gekennzeichnet sind. Die verschiedenen technischen Anwendungen von Fuzzy-Logik bieten eine Möglichkeit, intelligentere Computersysteme zu konstruieren, die mit unpräzisen Informationen umgehen können. Solche Systeme sind Indizien für die Entstehung einer neuen Ära des Cognitive-Computing, di in diesemArtikel ebenfalls zur Sprache kommt. Für das bessere Verständnis wird der Artikel mit einem Beispiel aus der Meteorologie (d. h. Schnee in Adelboden) begleitet.

Führungsinformationssysteme unter Nutzung der unscharfen Logik – Fallbeispiel coop@home

Entscheidungsfragen lassen sich bei anspruchsvollen Managementaufgaben nicht immer scharf mit ja oder nein beantworten. Vielmehr geht es um ein Abwägen unterschiedlicher Einflussfaktoren und die Antwort für eine Problemlösung lautet oft ‚ja unter Vorbehalt' oder ‚sowohl als auch´. Die Antwort ist unscharf und kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Die unscharfe Logik entspricht der menschlichen Wahrnehmung. Sie vermag neben quantitativen Grössen qualitative Einschätzungen mit einzubeziehen. Um Entscheidungsfindung bei vagem Sachverhalt in Informationssystemen zu ermöglichen, müssen Managementmethoden mit unscharfen Konzepten erweitert werden. Der Beitrag führt in die unscharfe Logik ein und zeigt deren Potenzial anhand der unscharfen Scoringmethode fRFM (fuzzy Recency-, Frequency- und Monetary-Werte) auf, die beim schweizerischen Detailhändler coop@home testweise angewendet wurde.

Fuzzy Web Knowledge Aggregation, Representation, and Reasoning for Online Privacy and Reputation Management

A social Semantic Web empowers its users to have access to collective Web knowledge in a simple manner, and for that reason, controlling online privacy and reputation becomes increasingly important, and must be taken seriously. This chapter presents Fuzzy Cognitive Maps (FCM) as a vehicle for Web knowledge aggregation, representation, and reasoning. With this in mind, a conceptual framework for Web knowledge aggregation, representation, and reasoning is introduced along with a use case, in which the importance of investigative searching for online privacy and reputation is highlighted. Thereby it is demonstrated how a user can establish a positive online presence.

The FORA Framework - A Fuzzy Grassroots Ontology for Online Reputation Management

Online reputation management deals with monitoring and influencing the online record of a person, an organization or a product. The Social Web offers increasingly simple ways to publish and disseminate personal or opinionated information, which can rapidly have a disastrous influence on the online reputation of some of the entities. The author focuses on the Social Web and possibilities of its integration with the Semantic Web as resource for a semi-automated tracking of online reputations using imprecise natural language terms. The inherent structure of natural language supports humans not only in communication but also in the perception of the world. Thereby fuzziness is a promising tool for transforming those human perceptions into computer artifacts. Through fuzzy grassroots ontologies, the Social Semantic Web becomes more naturally and thus can streamline online reputation management. For readers interested in the cross-over field of computer science, information systems, and social sciences, this book is an ideal source for becoming acquainted with the evolving field of fuzzy online reputation management in the Social Semantic Web area. ​