aggregation, filterung und visualisierung von nachrichten aus heterogenen quellen
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Aggregation, Filterung
und Visualisierung von
Nachrichten aus
heterogenen Quellen
02.10.2009
Torsten Lunze, Marius Feldmann,
Thomas Eixner, Serkan Canbolat,
Prof. Alexander Schill
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Inhalt
Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany
[email protected] · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-02
1. Motivation
2. Lösungsansatz
3. Architektur & Filterung
4. Frontend
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Problemstellung
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Input:
Feeds
Microblogging (Twitter, Communote, ..)
…
Resultat: Informationsüberfluß
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Zielstellung
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Aggregation heterogener Informationsquellen
Einstufung der Nachrichten nach Relevanz
Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz
Einsatz im Unternehmen
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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
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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
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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
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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
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Inhalte importieren
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Konfiguration der Quellen durch den Nutzer
Periodisches Abfragen
Ablegen in Datenbank
Anreicherung der Daten durch Tags
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Nutzermodell
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Ermittlung durch
Initialen Import
Direktes Feedback über Oberfläche
Manuelle Anpassung
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Filterung
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Matching der Tags der Nachrichten gegen die
Relevanzwerte der Nutzertags über ein
Vektorraummodell
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Empfehlungen
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Matching von Nutzern analog zu
Nachrichtenmatching
Vorschlag von Nachrichten und
Informationsquellen die bisher unbekannt sind
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Visualisierung
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Zeitungsmethapher
Darstellung der Topnachrichten
Vorschau einer Nachricht
Aktivitäten pro Nachricht
Filterung nach Kategorien, Tags
Sortierung
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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
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Ausblick
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Kommunikation
Verbesserung des Taggingmechansimus
Autottagging
Tagmangement
Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“
Performantere Filterung
Matching der Nutzer anhand von Clustern
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Ihre Ansprechpartner
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[email protected] · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-019
Torsten Lunze
Communardo Software GmbH
http:/www.xing.com/profile/torsten_lunze
http://twitter.com/torlun
Telefon: +49-351-8332-263
Marius Feldmann
Lehrstuhl Rechnernetze – Fakultät Informatik
TU - Dresden
http://www.inf.tu-
dresden.de/index.php?node_id=1380&ma=680
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Vielen Dank
für Ihre
Aufmerk-
samkeit.
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