Geneme: Aggregation und Personalisierung von Informationsströmen

Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen02.10.2009

Torsten Lunze, Marius Feldmann, Thomas Eixner, Serkan Canbolat, Prof. Alexander Schill

Inhalt

Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germanyinfo@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-02

1. Motivation

2. Lösungsansatz

3. Architektur & Filterung

4. Frontend

Problemstellung

Input: Feeds Email Microblogging (Twitter, Communote, ..) …

Resultat: Informationsüberfluß

Zielstellung

Aggregation heterogener Informationsquellen Einstufung der Nachrichten nach Relevanz Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz Einsatz im Unternehmen

Anforderungen

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

Matching von Nutzern und Nachrichten über Tags

Nachrichten werden mit Tags versehen

Nutzermodell wird durch gewichtete Tags ausgedrückt

Ermittlung der Wichtung für Nutzertags

Struktur

Nutzer kann Quellen (Feeds, Twitteraccounts etc) hinzufügen

Nutzer kann Kategorien anlegen und diesen Quellen und Tags hinzufügen

Erlaubt Strukturierung von Interessengebieten

Architekturübersicht

Ablauf Personalisierung

Feedback durch den Nutzer

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

Konfiguration der Quellen durch den Nutzer

Periodisches Abfragen

Ablegen in Datenbank

Anreicherung der Daten durch Tags

Nutzermodell

Ermittlung durch Initialen Import Direktes Feedback über Oberfläche Manuelle Anpassung

Filterung

Matching der Tags der Nachrichten gegen die Relevanzwerte der Nutzertags über ein Vektorraummodell

Empfehlungen

Matching von Nutzern analog zu Nachrichtenmatching

Vorschlag von Nachrichten und Informationsquellen die bisher unbekannt sind

Visualisierung

Zeitungsmethapher

Darstellung der Topnachrichten

Vorschau einer Nachricht

Aktivitäten pro Nachricht

Filterung nach Kategorien, Tags

Sortierung

Frontend

Auswertung

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

Kommunikation

Verbesserung des Taggingmechansimus Autottagging Tagmangement

Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“

Performantere Filterung

Matching der Nutzer anhand von Clustern

Ihre Ansprechpartner

Torsten LunzeCommunardo Software GmbH

Torsten.Lunze@communardo.de 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.

Geneme: Aggregation und Personalisierung von Informationsströmen

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