Wildau Institute of Technology (WIT)
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Cyberattacks on universities and their libraries have become a great problem over the last years. To address these problems, this thesis develops a market overview of the new field of behavioral biometric-based Identity and Access Management (IAM) software. With the help of expert interviews a.o., state-of-the-art security mechanisms of the library IAM Shibboleth were elicited. Afterwards, the market review was conducted and the findings were compared to a novel “CSSO” technology. As a result, we found that library IAMs such as Shibboleth could profit from using CSSO as a behavioral biometrics solution for a variety of reasons.
Diese Arbeit untersucht wie die FOLIO-API für bibliothekarische Eigenentwicklungen sinnvoll eingesetzt werden kann. Die zentrale Frage lautet welche technischen Grundlagen, Herausforderungen und Best Practices bei der Entwicklung eigener Anwendungen zu beachten sind. Besonders relevant ist das Thema vor dem Hintergrund, dass Bibliotheken Open-Source-Systeme wie FOLIO zunehmend flexibel einsetzen möchten. Methodisch wurden die API-Dokumentation analysiert, Tests mit Postman durchgeführt und ein CLI-Tool zur Nutzerverwaltung prototypisch entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass Eigenentwicklungen mit geringem Aufwand möglich sind, gleichzeitig aber Herausforderungen wie fragmentierte Dokumentation, Modulabhängigkeiten und Sicherheitsfragen bestehen. Das entwickelte CLI-Tool erweist sich insbesondere für Bibliotheken als nützlich, die nicht über ein zentrales Identity-Management-System verfügen. Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass die FOLIO-API ein großes Potenzial für die Automatisierung bibliothekarischer Prozesse bietet, ihre erfolgreiche Nutzung jedoch eine sorgfältige Vorbereitung und den bewussten Umgang mit technischen wie auch organisatorischen Herausforderungen erfordert.
Im Zentrum dieser Arbeit steht die Forschungsfrage: Wie lässt sich der Metadatenaufnahmeprozess im Publikationsserver der Pädagogischen Hochschule Thurgau (PHTG) optimieren? Die Antwort darauf liegt in der Teilautomatisierung der Arbeitsschritte. Zu diesem Zweck wurde eine Lösung konzipiert und als Java-Prototyp umgesetzt. Der Prototyp automatisiert den Import von Metadaten aus Excel-Dateien und integriert eine Duplikaterkennung, die bestehende Datensätze im Repositorium identifiziert, um Mehrfacheinträge zu vermeiden. Die Arbeit umfasst die Analyse der bestehenden Arbeitsprozesse, die Definition funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen, die Konzeption der Softwarearchitektur sowie die technische Implementierung und Evaluation der entwickelten Lösung. Die Testergebnisse zeigen, dass der Prototyp die Datenintegrität wahrt, die Prozessabläufe vereinfacht und den manuellen Aufwand bei der Erfassung von Qualifikationsarbeiten reduziert.
Das neue Bibliotheksmanagementsystem FOLIO setzt sich zunehmend in der deutschsprachigen Bibliothekscommunity durch. Auch die Universitätsbibliothek der Bauhaus-Universität Weimar wird in den kommenden Jahren auf dieses Bibliotheksmanagementsystem umgestellt. Eine Besonderheit dieses Bibliotheksmanagementsystem ist, dass es keinen eigenen Katalog für die Benutzerinnen und Benutzer der Bibliothek anbietet. Die Interaktion mit dem Bibliothekskonto sowie die Verfügbarkeitsanzeige der Bestände werden in Zukunft durch das Discovery-System Lukida angeboten, welches an der Universitätsbibliothek der Bauhaus-Universität Weimar eingesetzt wird. Dadurch stellt sich die Frage, ob das neue Bibliotheksmanagementsystem FOLIO die bisherigen Funktionen des Discovery-Systems Lukida in Verbindung mit dem bisher eingesetzten Bibliotheksmanagementsystem adäquat erfüllen kann.
In dieser Masterarbeit wird dafür eine prototypische Programmierschnittstelle entwickelt und in eine Lukida-Umgebung implementiert, die angepasst an die Universitätsbibliothek der Bauhaus-Universität Weimar ist. Dafür werden zunächst die Schnittstellen des Bibliotheksmanagementsystems FOLIO eingehend untersucht. Im Anschluss werden Aktivitätsdiagramme auf der Grundlage der vorhandenen Funktionen der aktuellen Schnittstelle erstellt. Anschließend wird der entwickelte und implementierte Prototyp dahingehend getestet, ob die Funktionen umgesetzt werden konnten.
Ein Großteil der Funktionen konnte in dieser Masterarbeit erfolgreich umgesetzt werden. Allerdings konnten ohne Anpassungen des Discovery-Systems Lukida und den Schnittstellen des Bibliotheksmanagementsystem FOLIO nicht alle bisherigen Funktionen umgesetzt werden. Um den Einsatz der FOLIO-Schnittstelle vollständig zu implementieren, sind weitere Programmierungen erforderlich.
Diese Masterarbeit beleuchtet die Entwicklung eines dialogbasierten Recommender-Systems, das Studierenden die Auswahl und Nutzung von Fachdatenbanken erleichtern soll. Der Fokus liegt auf der Integration von Large Language Models (LLMs) und der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, um kontextbezogene Antworten aus einer Wissensdatenbank zu generieren. Diese Wissensdatenbank wurde aus den Metadaten des Bibliotheks-Management-Tools erzeugt. Die Arbeit analysiert die Anforderungen an einen solchen Chatbot hinsichtlich organisatorischer und rechtlicher Vorgaben, wie z.B. Datenschutz, sowie die Anforderungen an die technische Infrastruktur und die Auswahl geeigneter LLMs. Zudem wird ein modellhafter Workflow skizziert, der als Grundlage für ähnliche Projekte dienen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die Kombination von LLMs und RAG-Technik durchaus ein lokaler Chatbot erstellt werden kann, der Benutzer*innen bei der Suche nach speziellen Bibliotheksressourcen unterstützen kann.
Text-to-SQL beschreibt ein Verfahren zur automatischen SQL-Generierung anhand natürlichsprachiger Anfragen, das mit dem Aufkommen der großen Sprachmodelle einen enormen Entwicklungsschub erfahren hat. Unter anderem wurde mit Vanna.AI eine Anwendung entwickelt, die Text-to-SQL für eigene Datenbanken zugänglich macht. In dieser Arbeit wird ein möglicher Einsatz von Vanna.AI untersucht und bewertet, ob die Evaluationsergebnisse einen praktischen Einsatz in Bibliotheken rechtfertigen. Dafür wird Vanna.AI implementiert und mit unterschiedlichem Trainingsmaterial getestet, um zu ermitteln, unter welchen Bedingungen die besten Ergebnisse erzielt werden können. Die Evaluationsergebnisse offenbaren Schwierigkeiten, die für einen Einsatz berücksichtigt werden müssen.
In dieser Arbeit untersuche ich, ob anhand der Coverbilder von Büchern deren Ausleihhäufigkeit in öffentlichen Bibliotheken vorhergesagt werden kann. Zusätzlich werte ich aus, ob ein Einbezug der Titel der Bücher sowie der Namen der Autor*innen die Vorhersagequalität verbessert. Dazu setze ich Werkzeuge aus dem Bereich Machine Learning ein. Mithilfe von Bild- und Textverarbeitungsverfahren (die Erstellung von Farbhistogrammen sowie die Verwendung von mit Deep Learning vortrainierten Modellen) erstelle ich Embeddings für die vorliegenden Daten. Die Ausleihhäufigkeit versuche ich in Form einer Klassifikation vorherzusagen, und verwende dafür einen KNN-Algorithmus. Die Vorhersagegenauigkeit (Accuracy) erreicht, unter Verwendung verschiedener Kombinationen von Embeddings und weiterer Parameter, nur einen Höchstwert von 65%. Damit ist die Vorhersage zwar besser, als zufälliges Raten, aus meiner Sicht aber nicht ausreichend belastbar, um auf dieser Grundlage zum Beispiel Erwerbungsentscheidungen zu treffen.
Mit dem Oxford Common File Layout (OCFL) wurde im Jahr 2020 eine Lösung vorgestellt, wie die Austauschbarkeit von Daten zwischen unterschiedlichen Repository-Systemen und die langfristige Verfügbarkeit digitaler Objekte ermöglicht werden kann. Verschiedene Metadatenschemata und unterschiedliche Speicherorganisationen erschwerten dies bislang. In dieser Arbeit wird untersucht, ob es möglich ist aus der Repository-Software OPUS4 einen OCFL-konformen Export zu erstellen. Hierzu wird zunächst ein technisches Konzept zur Umsetzung eines OCFL-Exporters aus OPUS4 entworfen, welches anschließend prototypisch in einer OPUS4-Testinstanz implementiert wird, um Anpassungen am Exporter vorzunehmen. Die erzeugten Daten werden mit Hilfe eines Validators geprüft. Es folgt eine Auswertung der Ergebnisse. In der Arbeit wird die technische Machbarkeit eines OCFL-Exporters für die Repository-Software OPUS4 untersucht. Dabei werden Probleme und Herausforderungen ermittelt, sowie Grenzen aufgezeigt.
Das Thema der künstlichen Intelligenz und insbesondere auch der Sprachmodelle spielt für Bibliotheken eine Rolle steigender Wichtigkeit. Allerdings können proprietäre Modelle aufgrund von Kosten oder Anforderungen an den Datenschutz nicht immer von Bibliotheken genutzt werden. Ziel dieser Masterarbeit ist es, verschiedene offene Sprachmodelle darauf zu untersuchen, wie gut sie sich für einen Einsatz in Bibliotheken eignen könnten.
Dazu werden zunächst in einem theoretischen Teil einige Aspekte rund um Sprachmodelle vorgestellt. Darunter fallen unter anderem der Aufbau, die Evaluation anhand von Benchmarks und das Finetuning von Sprachmodellen. Außerdem werden drei offene Sprachmodelle vorgestellt und rechtliche Aspekte in Bezug auf Sprachmodelle untersucht. Anschließend werden in dem praktischen Teil dieser Arbeit verschiedene offene Sprachmodelle auf ihre Leistungsfähigkeit in der deutschen Sprache getestet, sowie ein Finetuning und eine Evaluation eines Modells im Rahmen der Prüfungsvorbereitung der
Auszubildenden der Stadtbücherei Frankfurt vorgenommen.
Die Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass einige Sprachmodelle auch im Deutschen gute Leistungen erbringen können. Jedoch konnten mit dem Finetuning eines Modells noch keine Ergebnisse erreicht werden, die den qualitativen Anforderungen einer Prüfungsvorbereitung für Auszubildende gerecht werden. Ein Einsatz zu Demonstrationszwecken oder in moderierten Bereichen, wie beispielsweise in Workshops, ist allerdings denkbar.
Diese Untersuchung beschäftigt sich mit einer Autorennamendisambiguierung für die Fraunhofer-Publica. Es werden die Nachweise zu wissenschaftlichen Publikationen der Fraunhofer-Publica analysiert und anschließend durch externe Webinformationen angereichert. Es wird analysiert, mit welchen Metadatenfeldern eine geeignete Autorennamendisambiguierung durchgeführt werden kann. Dabei werden Merkmale wie Vornamen, Affiliation, Koautorennamen und inhaltliche Informationen wie Titel und Abstract erprobt. Mittels der Koautorennamen wird eine Koautorennamen-Analyse durchgeführt. Für die Titel und Abstracts werden Embeddings durch ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) erstellt und eine semantische Ähnlichkeitsanalyse vorgenommen. Für das Clustering wird DBSCAN genutzt. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass insbesondere große Sprachmodelle für eine Autorennamendisambiguierung sehr gut geeignet sind.
