Profiles of Leading Women Scientists on AcademiaNet.
Search among the members of the Leopoldina for experts in specific fields or research topics.
Year of election: | 2006 |
Section: | Informationswissenschaften |
City: | Oxford |
Country: | Großbritannien |
Forschungsschwerpunkte: Datenextraktion, Datenintegration, Datenaustausch, Algorithmen für semistrukturierte Daten und XML-Prozessierung, Datenbanktheorie, E-Commerce: Algorithmen für Spiele und Auktionen, Graph- oder Hypergraph-basierte Algorithmen für Problemdekomposition, Knowledge Representation and Reasoning, Komplexität in Künstlicher Intelligenz und Logischer Programmierung, Komplexitätstheorie, Computational Logic (Rechnerlogik)
Georg Gottlob forscht auf mehreren verwandten Gebieten der Informatik. Er hat sich insbesondere mit seinen Arbeiten über Datenbanktheorie, Künstliche Intelligenz, Computational Logic (Rechnerlogik), Komplexitätstheorie und Web-Informationssysteme einen Namen gemacht. Dabei leistet er sowohl theoretische Beiträge als auch praktische, die vielfältig Eingang in kommerzielle Produkte gefunden haben.
Gottlob gelang die Entschlüsselung der Komplexität sogenannter nicht-monotoner Logiken, die im Bereich der Künstlichen Intelligenz eine Rolle spielen. Außerdem beschäftigte er sich mit graphentheoretischen Methoden zur Problemdekomposition. Hier entwickelte er mit der sogenannten Hypertree-Dekomposition eine Methode, mit der sich komplexe Berechnungsprobleme in einfachere Teilprobleme zerlegen lassen.
In seinen Beiträgen zur Extraktion von Web-Daten geht es darum, ständig sich verändernde Daten auf Internetseiten automatisch zu erkennen und relevante Daten dann logisch strukturiert in Datenbanken zu speichern oder in Anwendungsprogramme einzuspeisen. Unter Gottlobs Leitung wurde eine logische Theorie der Datenextraktion erarbeitet und das Extraktionstool „Lixto“ entwickelt, das bereits in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt wird. Zu dessen Vermarktung hat er das Unternehmen Lixto Software GmbH mitbegründet. Gottlobs Untersuchungen zur Komplexität von Datenbankabfragesprachen führten zur Entwicklung des ersten effizienten Algorithmus für die bekannte Sprache XPATH für semi-strukturierte Daten (XML).