Verteilte Architekturen und Semantic Web sind zwei große Schlagworte der heutigen Informationstechnologie. Das Peoplet Talent Scout Relationship System baut auf einer Peer-to-Peer Architektur auf, über welche Vakanzen zu den potenziellen Kandidaten übertragen werden. Der semantische Abgleich bildet einen zentralen Teil von Peoplet, da er entscheidet, ob Kandidaten eine Karrierechance überhaupt empfangen und bewertet, wie gut sie sich dafür eignen würden. Da ein Computer nicht die mögliche gleiche Bedeutung zweier unterschiedlicher Wörter erkennt, wird in dieser Arbeit ein Ansatz vorgestellt, wie man durch Hinzufügen einer Ontologie, den automatisierten Abgleich verbessern kann. Semantische informationen werden in einer zentralenWissensbasis gesammelt, welche durch die Betreiber von Peoplet verwaltet wird. Die Datenbank wird über einWeb Service angesprochen. Allen Karrierechancen wird Information aus dieser Wissensbasis beigefügt bevor sie mit den Daten der Kandidaten abgeglichen werden. Die Übereinstimmungsrate des automatischen Abgleichs wird nicht mehr nur von der exakten Eingabe der Benutzer abhängen, sondern von der Qualität der Wissensbasis.<br />
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Distributed Architectures and Semantic Web are main keywords of today's information technology. The Peoplet Talent Scout Relationship System is built on a peer-to-peer architecture, which gives the possibility to send vacancies to potential candidates. The semantic matching is a central part of Peoplet because it decides if candidates receive a career opportunity, and rates how they fit. A Computer can't detect if two different words have the same meaning, so in this thesis an approach is shown how to improve automatic matching by adding an ontology to the information provided by the users. Semantic information resides in a centralized knowledge base which is managed by the provider of Peoplet. It is accessed through a web service. This semantic knowledge is added to every new career opportunity before they are matched with the data provided by the candidates. The rate of accordance of automatic matching will not only depend on the exact input of candidates any more but it will depend on the quality of information collected in the knowledge base.
