Technische Features 
K-Infinity deckt die Bandbreite an Funktionalität, die für wissensbasierte Unternehmensanwendungen benötigt wird, umfassend ab. Die wichtigsten Features möchten wir Ihnen kurz vorstellen:
Rechtesystem 
Profile und Zugriffsrechte zu verwalten, wächst sich in größeren Anwendungen oft zu einem enormen Administrationsaufwand aus. Genau die Intelligenz von K-Infinity, die den Kontext des Wissensnetzes in die Suche einbezieht, kommt auch der Informationsverteilung und der Kontrolle der Berechtigungen zugute: Zum Beispiel sollen alle Mitarbeiter, die in Projekte für die Fertigungsindustrie in Südostasien involviert waren, über eine Industriemesse in Japan informiert werden. Oder sie sollen alle Zugang zu einer speziell für den asiatischen Wirtschaftsraum erstellten Imagebroschüre erhalten. Dann agiert das Wissensnetz: Es leitet aus dem Zusammenhang zwischen Personen, Veranstaltungen und Regionen mit Hilfe von Regeln ab, wer die Information erhalten soll und darf. Das Verfahren, Zugriffsrechte aus der Vernetzung abzuleiten, ist von intelligent views international zum Patent angemeldet worden.
Mehrsprachigkeit Mehrsprachigkeit und Synonyme sind genuiner Teil eines Wissensnetzes. Die Möglichkeit, Objekte unter unterschiedlichen Namen zu finden bzw. ein Wissensnetz mehrsprachig anzulegen, ist in K-Infinity bereits vorgesehen. Die Verknüpfungen im Wissensnetz sind Fakten, die sprachunabhängig Gültigkeit haben – damit kann ein Wissensnetz auch zwischen verschiedenen Sprachen Bindeglied sein. So kann eine Suche, die mit deutschen Suchbegriffen arbeitet, z.B. auch einen englischen Text als Ergebnis zurückliefern.
Dokumente Einer der Hauptnutzen von Wissensnetzen ist die thematische Erschließung von Dokumenten. Zu jedem Business-Objekt findet der Nutzer die für dieses Thema relevanten Dokumente unabhängig von einzelnen Worten, Schreibweisen und Formulierungen.
Wie kommt es zur Verknüpfung der Dokumente mit den Objekten des Wissensnetzes? Automatische Klassifikationsverfahren haben in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Basierend auf einigen Trainingsdokumenten sind sie in der Lage zu entscheiden, welchen Objekten des Wissensnetzes (auch „Klassifikatoren”) ein neues Dokument zugeordnet werden sollte. Die besten Verfahren können bei einem mittleren Qualitätsanspruch vollautomatisch betrieben werden. Wird eine Qualität von 100% angestrebt, z.B. bei Dokumenten, die gegen Gebühr zur Verfügung gestellt werden, bietet es sich an, die automatische Klassifikation intellektuell zu überprüfen und ggf. zu korrigieren. Die einzelnen Verfahren unterscheiden sich neben der Qualität der Zuordnungen „Precision” und „Recall” in der Anzahl der benötigten Trainingsdokumente pro Objekt des Wissensnetzes und in der Trennschärfe, d.h. der Fähigkeit, auch aus einer sehr großen Menge an Objekten mit feinen Unterschieden die passenden „Klassifikatoren” für ein Dokument herauszufinden.
intelligent views hat in der Frage der automatischen Klassifikation sehr gute Erfahrungen mit der Technologie ihres Partners
brainbot technologies AG gemacht und diese erfolgreich in verschiedenen Projekten eingesetzt. Die brainbot-Klassifikations-Engine liefert eine hervorragende Qualität und Trennschärfe und kommt mit einer sehr geringen Anzahl von Trainingsdokumenten aus.
