FIRST: Large scale information extraction and integration infrastructure for supporting financial decision making

Beschreibung

Das FIRST-Projekt realisiert eine hochskalierende Informationsextraktions- und -integrationsinfrastruktur. Diese unterstützt Endbenutzer, die keine IKT-Erfahrungen haben im on-demand Zugang zu Finanzinformationen und in der Durchführung von Finanzmarktanalysen. FIRST strebt Innovationen u.a. in den folgenden Gebieten an: Informationsextraktion aus unzuverlässigen, semi-strukturierten Quellen mit großem Datenvolumen in Fast-Echtzeit, automatische Wiederverwendung von existierenden Ontologien, hochskalierendes Lernen von Ontologien und fortgeschrittene Entscheidunsmodelle auf der Basis von semantischen Attributen.

Die FIRST Entscheidungsunterstützungsinfrastruktur bietet Endbenutzern die Möglichkeit, Entscheidungsmodelle aus dem Finanzsektor im Zusammenhang mit den entsprechenden Informationskanälen zu konfigurieren und auszuführen. Die FIRST Ontologieinfrastruktur bietet Werkzeuge zum semi-automatischen Erstellen und Warten von Domänen-spezifischen Wissensmodellen. Das semantische Informationsextraktionssystem von FIRST adressiert Rauschen und Imperfektheit sowie die semantische Interpretation der Informationsquellen. Die FIRST Informationsintegrationsinfrastruktur konsolidiert Informationen aus großen heterogenen Informationsquellen.

Das FIRST-Projekt validiert seine Innovationen anhand von drei komplementären Anwendungsfällen aus den Bereichen Marktüberwachung, Risikomanagement und Online-Retail-Banking und -Brokerage. Das Konsortium umfasst für jeden der Fälle Diensteanbieter, Datenquellen und Endbenutzer. FIRST implementiert eine systematische Skalierungsstrategie für seine Methoden und seine Infrastruktur die die Verarbeitung sehr großer Datenvolumen in Fast-Echtzeit ermöglicht.

Beteiligte Personen

• Prof. Dr. Stefan Kirn
• Dipl.-Inf. Achim Klein
• M.Sc. Martin Riekert
• B.Sc. Olena Altuntas
• B.Sc. Velizar Dinev

Beteiligte Einrichtungen

• Universität Hohenheim, Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik 2
• ATOS Research (Madrid, Spanien; Koordinator)
• Banca Monte dei Paschi di Siena (Siena, Italien)
• b-next Engineering GmbH (Herford)
• Boerse Stuttgart Holding GmbH
• Interactive Data Managed Solutions AG (Frankfurt am Main)
• Jozef Stefan Institute (Ljubljana, Slovenien)
• Universität Göttingen, Professur für Electronic Finance und Digitale Märkte

Förderer

• Europäische Union im Rahmen der FP7-Maßnahme "Intelligent Information Management"

Publikationen im Rahmen des Projekts

• Klein, A. (2016). Investor sentiment in blogs: design of a classifier and validation by a portfolio simulation. Dissertation, Universität Hohenheim, 13.05.2016. URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2017/1306
• Klein A., Altuntas, O., Riekert, M., & Dinev, V. (2013). Combined approach for extracting object-specific investor sentiment from weblogs. In Proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2013) (pp. 691-705). Leipzig, Germany.
• Klein, A., Altuntas, O., Häusser, T., & Kessler, W. (2011). Extracting investor sentiment from weblog texts: a knowledge-based approach. In Proceedings of the 13th IEEE Conference on Commerce and Enterprise Computing (CEC’11) (pp. 1-9). Luxembourg. https://doi.org/10.1109/CEC.2011.10