Aggregation, Filterung
und Visualisierung von
Nachrichten aus
heterogenen Quellen
02.10.2009
Torsten Lunze, Marius Feldmann,
Thomas Eixner, Serkan Canbolat,
Prof. Alexander Schill

Inhalt
1. Motivation
2. Lösungsansatz
3. Architektur & Filterung
4. Frontend
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Problemstellung
 Input:
 Feeds
 Email
 Microblogging (Twitter, Communote, ..)
 …
 Resultat: Informationsüberfluß
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Zielstellung
 Aggregation heterogener Informationsquellen
 Einstufung der Nachrichten nach Relevanz
 Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz
 Einsatz im Unternehmen
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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
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Lösungsansatz
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
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
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
Konfiguration der Quellen durch den Nutzer
Periodisches Abfragen
Ablegen in Datenbank
Anreicherung der Daten durch Tags
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Nutzermodell
Ermittlung durch
 Initialen Import
 Direktes Feedback über Oberfläche
 Manuelle Anpassung
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Filterung
Matching der Tags der Nachrichten gegen die
Relevanzwerte der Nutzertags über ein
Vektorraummodell
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Empfehlungen
Matching von Nutzern analog zu
Nachrichtenmatching
Vorschlag von Nachrichten und
Informationsquellen die bisher unbekannt sind
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Visualisierung
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
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
Kommunikation
Verbesserung des Taggingmechansimus
 Autottagging
 Tagmangement
Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“
Performantere Filterung
Matching der Nutzer anhand von Clustern
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Ihre Ansprechpartner
Torsten Lunze
Communardo Software GmbH
Torsten.Lunze@communardo.de
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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