Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen

Aggregation, Filterung

und Visualisierung von

Nachrichten aus

heterogenen Quellen

02.10.2009

Torsten Lunze, Marius Feldmann,

Thomas Eixner, Serkan Canbolat,

Prof. Alexander Schill

Inhalt

Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany

info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-02

1. Motivation

2. Lösungsansatz

3. Architektur & Filterung

4. Frontend

Problemstellung

Input:

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 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

Vielen Dank

für Ihre

Aufmerk-

samkeit.

Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen

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