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  • 1. Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen
    • 02.10.2009
    • Torsten Lunze, Marius Feldmann, Thomas Eixner, Serkan Canbolat, Prof. Alexander Schill
  • 2. Inhalt
    • Motivation
    • Lösungsansatz
    • Architektur & Filterung
    • Frontend
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  • 3. Problemstellung
    • Input:
      • Feeds
      • Email
      • Microblogging (Twitter, Communote, ..)
    • Resultat: Informationsüberfluß
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  • 4. Zielstellung
    • Aggregation heterogener Informationsquellen
    • Einstufung der Nachrichten nach Relevanz
    • Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz
    • Einsatz im Unternehmen
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  • 5. 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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  • 6. 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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  • 7. 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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  • 8. Architekturübersicht Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 9. Ablauf Personalisierung Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 10. 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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  • 11. Inhalte importieren
    • Konfiguration der Quellen durch den Nutzer
    • Periodisches Abfragen
    • Ablegen in Datenbank
    • Anreicherung der Daten durch Tags
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  • 12. Nutzermodell
    • Ermittlung durch
      • Initialen Import
      • Direktes Feedback über Oberfläche
      • Manuelle Anpassung
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  • 13. Filterung
    • Matching der Tags der Nachrichten gegen die Relevanzwerte der Nutzertags über ein Vektorraummodell
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  • 14. Empfehlungen
    • Matching von Nutzern analog zu Nachrichtenmatching
    • Vorschlag von Nachrichten und Informationsquellen die bisher unbekannt sind
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  • 15. Visualisierung
    • Zeitungsmethapher
    • Darstellung der Topnachrichten
    • Vorschau einer Nachricht
    • Aktivitäten pro Nachricht
    • Filterung nach Kategorien, Tags
    • Sortierung
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  • 16. Frontend Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 17. 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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  • 18. Ausblick
    • Kommunikation
    • Verbesserung des Taggingmechansimus
      • Autottagging
      • Tagmangement
    • Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“
    • Performantere Filterung
    • Matching der Nutzer anhand von Clustern
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  • 19. 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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