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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
Inhalt

1.       Motivation
2.       Lösungsansatz
3.       Architektur & Filterung
4.       Frontend




     Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany
2    info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
Problemstellung

     Input:
         Feeds
         Email
         Microblogging (Twitter, Communote, ..)
         …
     Resultat: Informationsüberfluß




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3   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
Zielstellung

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




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4   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
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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5   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
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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6   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
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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7   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
Architekturübersicht




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8   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
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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19   info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
Vielen Dank
                                                                                für Ihre
                                                                              Aufmerk-
                                                                               samkeit.




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Aggregation, Filterung und Visualisierung von Nachrichten aus heterogenen Quellen

  • 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 1. Motivation 2. Lösungsansatz 3. Architektur & Filterung 4. Frontend Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 2 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 3. Problemstellung  Input:  Feeds  Email  Microblogging (Twitter, Communote, ..)  …  Resultat: Informationsüberfluß Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 3 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 4. Zielstellung  Aggregation heterogener Informationsquellen  Einstufung der Nachrichten nach Relevanz  Visualisierung der Nachrichten nach Relevanz  Einsatz im Unternehmen Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 4 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 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 Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 5 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 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 Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 6 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 7. Struktur Nutzer kann Quellen (Feeds, Twitteraccounts etc) hinzufügen Nutzer kann Kategorien anlegen und diesen Quellen und Tags hinzufügen Erlaubt Strukturierung von Interessengebieten Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 7 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 8. Architekturübersicht Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 8 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 9 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 Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 10 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 11. Inhalte importieren Konfiguration der Quellen durch den Nutzer Periodisches Abfragen Ablegen in Datenbank Anreicherung der Daten durch Tags Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 11 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 12. Nutzermodell Ermittlung durch  Initialen Import  Direktes Feedback über Oberfläche  Manuelle Anpassung Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 12 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 13. Filterung Matching der Tags der Nachrichten gegen die Relevanzwerte der Nutzertags über ein Vektorraummodell Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 13 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 14. Empfehlungen Matching von Nutzern analog zu Nachrichtenmatching Vorschlag von Nachrichten und Informationsquellen die bisher unbekannt sind Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 14 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 15. Visualisierung Zeitungsmethapher Darstellung der Topnachrichten Vorschau einer Nachricht Aktivitäten pro Nachricht Filterung nach Kategorien, Tags Sortierung Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 15 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 16. Frontend Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 16 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 Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 17 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 18. Ausblick Kommunikation Verbesserung des Taggingmechansimus  Autottagging  Tagmangement Implizite Bewertung durch „Lesegewohnheiten“ Performantere Filterung Matching der Nutzer anhand von Clustern Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 18 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 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 Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 19 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0
  • 20. Vielen Dank für Ihre Aufmerk- samkeit. Communardo Software GmbH · Kleiststraße 10a · D-01129 Dresden/Germany 20 info@communardo.de · www.communardo.de · Tel. +49 (351) 8 33 82-0