Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen02.10.2009
Torsten Lunze, Marius Feldmann, Thomas Eixner, Serkan Canbolat, Prof. Alexander Schill
Inhalt
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1. Motivation
2. Lösungsansatz
3. Architektur & Filterung
4. Frontend
Problemstellung
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Input: Feeds Email Microblogging (Twitter, Communote, ..) …
Resultat: Informationsüberfluß
Zielstellung
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Aggregation heterogener Informationsquellen Einstufung der Nachrichten nach Relevanz Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz Einsatz im Unternehmen
Anforderungen
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Homogene Datenhaltung der Nachrichten
Anreicherung von Metainformationen je Nachricht
Erweiterbarkeit bzgl. weiterer Nachrichtenquellen
Personalisierte Filterung der Nachrichten
Unterschiedliche Sichten auf die Nachrichtenströme
Klare Useability
Lösungsansatz
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Matching von Nutzern und Nachrichten über Tags
Nachrichten werden mit Tags versehen
Nutzermodell wird durch gewichtete Tags ausgedrückt
Ermittlung der Wichtung für Nutzertags
Struktur
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Nutzer kann Quellen (Feeds, Twitteraccounts etc) hinzufügen
Nutzer kann Kategorien anlegen und diesen Quellen und Tags hinzufügen
Erlaubt Strukturierung von Interessengebieten
Architekturübersicht
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Ablauf Personalisierung
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Feedback durch den Nutzer
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Minimal durch Interaktioen
Eine Nachricht kann Als gelesen Als interessant Als nicht interessant markiert werden Auf eine ToDo Liste verschoben werden
Beeinflussung der Relevanz einer Nachricht je nach dem wie oft diese von Nutzern als interessant markiert wurde
Inhalte importieren
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Konfiguration der Quellen durch den Nutzer
Periodisches Abfragen
Ablegen in Datenbank
Anreicherung der Daten durch Tags
Nutzermodell
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Ermittlung durch Initialen Import Direktes Feedback über Oberfläche Manuelle Anpassung
Filterung
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Matching der Tags der Nachrichten gegen die Relevanzwerte der Nutzertags über ein Vektorraummodell
Empfehlungen
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Matching von Nutzern analog zu Nachrichtenmatching
Vorschlag von Nachrichten und Informationsquellen die bisher unbekannt sind
Visualisierung
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Zeitungsmethapher
Darstellung der Topnachrichten
Vorschau einer Nachricht
Aktivitäten pro Nachricht
Filterung nach Kategorien, Tags
Sortierung
Frontend
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Auswertung
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Nutzerevaluierung des Frontends
Relevanzsortierung subjektiv, schwer messbar
Verständnis der Berechnung: Wie visualisiert man dem Nutzer warum eine Nachricht eine hohe Relevanz erhalten hat?
Schwierig bei kurzen Nachrichten sinnvolle Tags zu extrahieren
Ausblick
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Kommunikation
Verbesserung des Taggingmechansimus Autottagging Tagmangement
Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“
Performantere Filterung
Matching der Nutzer anhand von Clustern
Ihre Ansprechpartner
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Torsten LunzeCommunardo Software GmbH
[email protected] http:/www.xing.com/profile/torsten_lunze http://twitter.com/torlun Telefon: +49-351-8332-263
Marius FeldmannLehrstuhl Rechnernetze – Fakultät InformatikTU - Dresden
http://www.inf.tu-dresden.de/index.php?node_id=1380&ma=680
Vielen Dank für
Ihre Aufmerk-samkeit.
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