Fasettklassifisering



Internett er en uuttømmelig kilde til kunnskap, også når det gjelder Fasettklassifisering. Århundrer og århundrer med menneskelig kunnskap om Fasettklassifisering har blitt strømmet inn i nettverket, og fortsetter å bli strømmet ut, og det er nettopp derfor det er så vanskelig å få tilgang til det, siden vi kan finne steder hvor navigering kan være vanskelig eller direkte upraktisk. Vårt forslag er at du ikke blir forliste i et hav av data som refererer til Fasettklassifisering og at du kan nå alle visdomshavnene raskt og effektivt.

Med sikte på det målet har vi gjort noe som går utover det åpenbare, ved å samle inn den mest oppdaterte og best forklarte informasjonen om Fasettklassifisering. Vi har også ordnet den på en slik måte at lesingen er fornøyelig, med et minimalistisk og behagelig design, som sikrer den beste brukeropplevelsen og kortest lastetid.Vi gjør det enkelt for deg slik at du bare trenger å bekymre deg for å lære alt om Fasettklassifisering! Så hvis du tror vi har oppnådd formålet vårt og du allerede vet hva du ville vite om Fasettklassifisering, vil vi gjerne ha deg tilbake på disse rolige sjøene i sapientiano.com hver gang din hunger etter kunnskap vekkes igjen.

En fasettklassifisering (også analytisk-syntetisk klassifisering ) er et klassifiseringssystem der objektene til et kunnskapsområde ikke er integrert i en relativt lite fleksibel trestruktur, slik det er tilfelle med rent hierarkiske systemer. I stedet klassifiseres et objekt ved å tilordne flere uavhengige termer. For å gjøre dette introduseres flere synspunkter ( aspekter eller såkalte fasetter ), som representerer et bestemt underoppdelingsaspekt (eksempel: "kjønn"). De spesifikke egenskapene til en fasett kalles foci eller enkle klasser (eksempel: "mann", "kvinne"). Fokus av flere fasetter blir vanligvis tildelt et objekt, og det er derfor det er et polyhierarkisk klassifiseringssystem. Et fokus hører alltid til nøyaktig en fasett. Fokusene til en fasett kan ha en hierarkisk struktur. Flere foci av en fasett kan også tildeles et objekt; en fasettklassifisering kan således brukes på en flerdimensjonal måte.

Klassifiseringen av et objekt skyldes kombinasjonen av de tildelte foci, som blir referert til som postkombinasjon - i motsetning til en forhåndskombinasjon , der kombinasjonen finner sted når vilkårene for klassifiseringssystemet dannes. For notasjonen av objektklassifiseringen er identifikatorene for foci koblet sammen, noe som resulterer i den totale notasjonen .

Den mest kjente fasettklassifiseringen er Colon-klassifiseringen . For området arkitektur og konstruksjon er det BRD / SfB-systemet , som er strukturert i form av en fasetklassifisering.

Fordeler og ulemper

En stor fordel med en fasettklassifisering sammenlignet med forhåndskombinerte klassifiseringssystemer er større fleksibilitet og utvidbarhet. Spesielt er antall klasser som kreves for en fasettklassifisering betydelig lavere. For eksempel kan antall nødvendige klasser reduseres med en faktor på rundt 40 hvis "litteratur" -området i den forhåndskombinerte universelle desimalklassifiseringen ble kartlagt i betydningen av en fasetklassifisering. Dette betyr at innsatsen som kreves for å opprettholde klassifiseringskatalogen er betydelig lavere.

I motsetning til fasettert klassifikasjon, precombined og spesielt mono-hierarkiske klassifiseringssystemer spesifisere tilgangsbanen i henhold til den ovenfra og ned prinsipp. De er derfor spesielt egnet for tilfeller der det er en typisk tilgangsvei. En forhåndsdefinert tilgangsvei er også et orienteringshjelpemiddel for forskere. I motsetning er fasettklassifiseringer spesielt egnet når tilgang typisk skal skje fra forskjellige perspektiver.

Når det gjelder elektronisk tilgang, er utformingen av et intuitivt betjenbart brukergrensesnitt når du bruker en fasettklassifisering vanligvis mer krevende sammenlignet med en forhåndskombinert klassifisering. Systemer som støtter fasettklassifisering krever vanligvis også flere ressurser når du utfører et søk, fordi de forskjellige søkeordene ikke kombineres før søket er utført.

eksempel

I eksemplet til høyre er to varianter av klassifiseringssystemer skissert, som kan representere et utdrag fra fagområdet "skohandel". Den øvre representerer en mono-hierarkisk katalog der en forhåndskombinasjon lages. Den nedre varianten er en fasettklassifisering. Til høyre for dette vises hvordan det samme spesifikke objektet - en Budapest , en herresko-modell, størrelse 49 - ville bli klassifisert i begge systemene. I det forhåndskombinerte systemet vil dette objektet bare bli tildelt klassen "overdimensjonerte gatesko". I en fasetklassifisering vil det derimot være tre, nemlig "herresko", "streetsko" og "oversize".

Hvis du er interessert i en bestemt skomodell, gjør det forhåndskombinerte systemet deg i stand til å finne den mest passende, detaljerte knuten fra topp til bunn langs treet. Hvis du derimot er interessert i hvor stort det totale utvalget av store sko er, må du vurdere fire forskjellige klasser i det ferdigkombinerte systemet. Forskjellen mellom de to systemene blir spesielt tydelig hvis man forestiller seg at en differensiering i henhold til øvre materiale skal legges til klassifiseringssystemet. I det forhåndskombinerte systemet, må denne differensieringen skje på mange forskjellige punkter i treet. Med fasetklassifiseringen, derimot, er det bare en ny fasett med foci "skinn", "tekstiler", "syntetisk" etc. som må innføres. Hvis ytterligere differensiering innføres, for eksempel hvis ortopediske sko skal legges til i området, vokser antall klasser som kreves i det forhåndskombinerte systemet eksponentielt .

litteratur

  • Jutta Bertram: Introduksjon til innholdsindeksering. Ergon Verlag, Würzburg 2005, ISBN 3-89913-442-7 .
  • Wolfgang G. Stock , Mechthild Stock: Kunnskapsrepresentasjon. Oldenbourg Verlag, München 2008, ISBN 978-3-486-58439-4 .
  • David Batty: Opprinnelse og utvikling av fasettert klassifisering . CDB Enterprises, 1983.

weblenker

Individuelle bevis

  1. Organiser, søk, finn, bygningsinformasjon med BRD / SfB-systemet, 1. utgave © 1978 Verlagsgesellschaft Rudolf Müller GmbH, Köln-Braunsfeld, ISBN 3-481-17951-0
  2. ^ Wolfgang G. Stock, Mechthild Stock: Kunnskapsrepresentasjon. Pp. 271-276, se litteratur
  3. a b Jutta Betram: Introduksjon til indeksering av innholdet. Pp. 173-181, se litteratur
  4. Kerstin Reinhard: Sammenlignende bruksevaluering for å bestemme løsninger for beste praksis for fasettert navigering. Hildesheim University Foundation, Institute for Information Science and Language Technology, Hildesheim 2010, s. 30f ( online )
  5. Jutta Betram: Introduksjon til innholdsindeksering. Pp. 168-173, se litteratur

Opiniones de nuestros usuarios

Evelyn Håland

Det er alltid godt å lære. Takk for artikkelen om Fasettklassifisering.

Ronny Solli

Jeg vet ikke hvordan jeg kom til denne Fasettklassifisering artikkelen, men jeg likte den veldig godt.

Nils Gabrielsen

Denne oppføringen på Fasettklassifisering har fått meg til å vinne et veddemål, som mindre enn gir det en god poengsum.