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Expertenfindung in komplexen
Informationssystemen - Ein Metrik-basierter Ansatz
Wolfgang Reinhardt
Alexander Boschmann
Andreas Kohring
Christian Meier

Universität Paderborn, Institut für Informatik
Fachgruppe Didaktik der Informatik
Die MoKEx Projektgruppenserie

• MoKEx Projektgruppenserie


  • langjähriges, interdisziplinäres Forschungsprojekt, Auszeichnung durch
    IFIP [HMR07]


  • Kooperation zwischen deutschen und schweizer Studenten (Informatik,
    Wirtschaftsinformatik)


  • Beteiligung von Firmenpartnern


  • Anforderungen von Firmenpartnern, Kombination mit Forschungsthemen


  • Entwicklung von Lösungsansätzen und Softwareprototypen



                                                                             2
Die MoKEx Projektgruppenserie

• generelle Fragestellungen: betrieblicher Softwareeinsatz im Kontext von E-
  Learning und Wissensmanagement & mobile Szenarien


• Bereitstellung kontextualisierter und individualisierter Informationen


• automatische Aufwertung verteilt gespeicherter Daten durch automatische
  Metadatenanreicherung


• lose Kopplung bestehender Softwaresysteme und Verknüpfung über
  KnowledgeBus-Architektur


• Entwicklung des Single Point of Information Konzepts zur Zentrierung von
  Such- und Auffindeprozessen




                                                                               3
Spezifische Zielsetzung

• Wiederverwendung früherer Softwarekomponenten zur automatischen
  Gewinnung inhalts- und objektbeschreibender Metadaten [RMS08]


• Ableitung von Mitarbeiter-Expertise und Visualisierung von Experten


• Anreicherung von Suchtreffern um grafische Darstellung von zugehörigen
  Experten und verwandten Themen


• Entwicklung eines flexiblen Analysesystems, dass Nutzeraktionen bewertet,
  speichert und zur Visualisierung bereitstellt


• Integration der Expertenvisualsierung in einer persönlichen Arbeitsumgebung


• Konzentration auf Daten aus E-Mails und Wikis


                                                                                4
Wissen(-smanagement)

• Wissen und dessen (vermeintliches) Management gewinnt Einfluss als
  Produktionsfaktor


• Wissensmanagement nach Nonaka und Takeushi [TN04]:


  • „process of continuously creating new knowledge, disseminating it widely
    through the organization, and embodying it quickly in new products/
    services, technologies and systems“


• YOU CANNOT STORE KNOWLEDGE [Non01]


• IT-Heterogenität kostet Organisationen Zeit und Geld durch lange
  Suchprozess nach den richtigen Daten [IB07]




                                                                               5
Expertensuche und -findung

• fehlende Transparenz von Mitarbeiterkompetenzen wird oft als Defizit heutiger
  IT-Systeme angesehen [FK01]


• Yellow-Pages-Systeme speicherten Expertise pro Mitarbeiter


  • Datenbasis veraltet schnell


• Ackerman‘s Answer Garden [Ack94] als eines der ersten Expertenfinder-
  systeme mit aktualisierenden Profilen


• bisher kaum Berücksichtigung des Benutzer- oder Artefaktkontexts




                                                                                 6
Graph-basierte Expertenvisualiserung

• Visualisierung sog. Knowledge Entities [Tr05] und semantische Verknüpfung


  • processes / activities


  • documents


  • individuals


  • topics


• Verwendung von Knoten, Kanten und Graphalgorithmen zur Visualisierung


• Beantwortung der Fragen „Wer kennt wen?“ und „Wer arbeitet woran?“



                                                                              7
Graph-basierte Expertenvisualiserung, Beispiele

• Meyer & Spiekermann: skillMap [MS06]


  • Verknüpfung von Graphen aus Mitarbeitern mit Fachwissensgebieten


  • Aussagen über spezielles Expertenwissen


• Fujitsu: KnowWho [ITK03]


  • Visualisierung gewonnener Daten aus Terminplänen


  • statische Graphen mit Person zentriert in der Mitte


• Sugiyama stellt Best Practices zur Erzeugung benutzerfreundlicher Graphen
  vor [Su02]

                                                                              8
Datenschutz, Ergebnisse des Tests

• Datenschutz kann zum Problem werden


  • BVG 1983


  • Unterscheidung in privat, geschäftlich und vertraulich


• Tests beim Anwendungspartner in der Schweiz zeigte keine solchen
  Bedenken auf




                                                                     9
Single Point of Information


            FLEX?




             FLEX

            AJAX?




             AJAX
                        WWW
            Web 2.0?



                              - Alle Benutzer suchen und organisieren sehr
             Web 2.0            ähnliche Informationen

                              - Austausch der Informationen zwischen
                                den Autoren schwierig




                                                                             10
Motivation
                                                           em
                                     ationen liegen an ein
                        - Alle Inform edundanz
                                      rR
                          Ort, wenige
                                        Zugriff
                         - Ge meinsamer
             FLEX?




             AJAX?                                              DMS



                                          SPI
                                         WWW
             Web 2.0?



                                     SPI: Single Point of Information
                                     DMS: Document Management System




                                                                        11
MoKEx Architektur


                               MetaXsA                MeduSA




                                             DMS


                                               KNS
 WWW                     SPI                                                Benutzer-
                                                                           verwaltung


                    SPI: Single Point of Information
                    DMS: Document Management System
                    MetaXsA: Metadatenextraktion und semantische Analyse
                    MeduSA: Ablage der Metadaten und Semantik
                    Benutzerverwaltung: Informationen zu Benutzern
                    KNS: Zentrale Kommunikation und Workflow-Management



                                                                                        12
E-Mail und Wiki Anbindung

                                                 Meta
                                                 data


                                              MetaXsA         MeduSA     DMS




                                                        KNS
 WWW                                    SPI                             Benutzer-
                                                                       verwaltung




                        -Mails
       - Erfas sen von E iki Artikeln
                   von W
        - Erfassen                            E-Mail-         Wiki-
                                              Server          Server
                                                                                    13
Expertenfindung


                                  MetaXsA         MeduSA     DMS


               Experten?
          Verwandte Keywords?




                                            KNS
                            SPI                             Benutzer-
                                                           verwaltung


                                                              Rating
                                                                   120
                                                               +    14
                                                                   134


                                  E-Mail-         Wiki-      RaMBo
                                  Server          Server
                                                                         14
Unser Ansatz zur Expertenfindung

• RaMBo (Rating Module and Behavior observation) als Komponente in
  Gesamtarchitektur des Projekts


• Kommunikation über Webservices


• Metadatenobjekt wird übergeben


• Daraus Aufbau von Bewertungsrelationen in Datenbank




                                                                     15
Metadatengewinnung

• Komponente MetaXsA (Metadaten EXtraktion und semantische Analyse)


• Eingabe: Dokumente, E-Mails, Wiki-Artikel


• Ermittlung von Metadaten und semantischen Informationen, z.B.


  • Autor/Sender, Empfänger


  • Keywords, Taxonomien (Kategorien), u.v.m.


• Ausgabe: Metadatenobjekt im XML-Format nach dem LOM Standard        Meta
                                                                      data
  [LOM02]




                                                                             16
Expertenfindung

                          Meta
                       Text
                          data

                       MetaXsA          MeduSA     DMS




                                 Meta
                                 data

                                 KNS
                 SPI                              Benutzer-
                                                 verwaltung

WWW
                                                    Rating
                                                         120
                                                     +    14
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                       E-Mail-          Wiki-      RaMBo
                       Server           Server
                                                               17
Bewertungsrelationen

• Zum Bewerten der Benutzeraktionen werden verschiedene Relationen
  eingesetzt


• Relationen sollen in verschiedenen Kombinationen Beziehungen zwischen
  Benutzern, Keywords und Unternehmenskontext herstellen


• Bewertungsrelationen teilen sich in zwei Gruppen:


  • Erfassen der Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens


  • Gewichtete Bewertung mit Hilfe einer Punkte-Metrik




                                                                          18
Relationen

• Keyword x Keyword x Zähler
                                                 Häufigkeit des
                                                 gemeinsamen Auftretens
• Keyword x Taxonomie x Zähler


• Taxonomie x Taxonomie x Zähler


• Benutzer x Keyword x Bewertung

                                                Bewertung mit Hilfe
• Benutzer x Taxonomie x Bewertung               einer Punkte-Metrik


• Benutzer x Quelle x Bewertung


• Benutzer A x Benutzer B x Keyword x Quelle x Bewertung


• Benutzer A x Benutzer B x Taxonomie x Quelle x Bewertung

                                                                          19
Punkte-Metrik

• Treffen von Aussagen über Expertise von Benutzern durch punkte- und
  faktorenbasierte Metrik


• Benutzeraktionen mit verschiedenen Datenquellen berücksichtigt


  • Benutzeraktionen: erstellen, bearbeiten, lesen und suchen


  • unterstützte Datenquellen: Dokumente, Wiki-Artikel, Suche, E-Mail


• Bewertung = Punktwert für Aktion   x   Gewichtung für Quelle und Aktion
               {
                                               {
                   beliebige Zahl              Zahl zwischen 0 und 1


                                                                            20
Punkte-Metrik

• Bewertung = Punktwert für Aktion     x    Gewichtung für Quelle und Aktion




                   {
                                                 {
                    beliebige Zahl                Zahl zwischen 0 und 1



• Konfiguration des Prototyps im Einsatz:

                                       suchen      lesen    editieren   erstellen
       suchen      1
                           Dokument        1         1          1           1
        lesen      10         Wiki         0,8      0,8        0,8         0,8
                             Suche         0,2       0          0           0
      editieren    75
                             E-Mail        0,4       0          0          0,4
       erstellen   250     E-Mail TO       0        0,4         0          0,4



                                                                                    21
Implementierung

• Java


• Stored Procedures


• SQL




                      22
Performance

• Szenario: Eine E-Mail ohne Anhang


• Ein Sender, Zwei Empfänger


• 10 Keywords, 2 Taxonomien

  • Keyword x Keyword x Zähler                                         10 x 10 = 100

  • Keyword x Taxonomie x Zähler                                        10 x 2 = 20

  • Taxonomie x Taxonomie x Zähler                                        2x2 =4

  • Benutzer x Keyword x Bewertung                                      3 x 10 = 30

  • Benutzer x Taxonomie x Bewertung                                      3x2 =6
                                                                                         ∑ =271
  • Benutzer x Quelle x Bewertung                                         3x1 =3

  • Benutzer A x Benutzer B x Keyword x Quelle x Bewertung     (3 x 3) x (10 x 1) = 90

  • Benutzer A x Benutzer B x Taxonomie x Quelle x Bewertung    (3 x 3) x (2 x 1) = 18
                                                                                             23
Performance

• Statistik bei 1001                  Dauer                ca. 30 Stunden
  Mails auf Mailserver:               Calls                   659978
                                   Zeit pro Call              165ms
                               Durchschnittsdauer           ca. 1:47min
                                  Calls pro Mail                645


• Annahmen:                    Dauer Nachtsitzung           14 Stunden
                                 durch. Calldauer             165ms
                                   durch. Calls                 645
                                LOMs pro Nacht                  474

• Es kann daher                     Benutzer                    20
  bedient werden:
                              E-Mails pro Benutzer              15
                               durch. Mails pro Tag             300
                          max. Mails pro Tag u. Benutzer        24
                              max. Mails pro Stunde             34



                                                                            24
Berechnung der Bewertungspunkte
                                                                 Keywords: Web 2.0, FLEX
               Rating
 Meta                   120                                      Absender:              Klaus
 data               +    14
                        134
                                                                 Empfänger: Johannes
             RaMBo                                                                                     MetaXsA                        MeduSA                   DMS


Benutzer    Keyword           Rating            Benutzer       Benutzer   Keyword       Rating       Keyword      Keyword    Zähler

 Klaus      Web 2.0            100               Klaus         Johannes   Web 2.0        100         Web 2.0       FLEX        1

 Klaus       FLEX              100               Klaus         Johannes    FLEX          100

Johannes    Web 2.0             4

Johannes     FLEX               4
                                                                                                                              KNS
                                                                                  SPI                                                                       Benutzer-
                                                                                                                                                           verwaltung


 suchen        1                                     suchen               lesen          editieren    erstellen             Relationen:
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                                    Dokument               1                1                  1          1                 Benutzer - Keyword - Rating          Meta 120
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                                       E-Mail            0,4                0                  0
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                                                                                                        0,4                 usw.
                                                                                                                                       Wiki-                   RaMBo
erstellen     250                   E-Mail TO              0               0,4                 0        0,4
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Expertenfindung


                                              MetaXsA              MeduSA     DMS


                   Experten und
                 verwandte Begriffe
                    zu Web 2.0?




                  Web 2.0                                 KNS
                                      SPI                                    Benutzer-
                                                                            verwaltung


                                                                                Rating
                                                                               Meta120
                                                                               data
                                                                                 + 14
                                                                                   134


                                               E-Mail-             Wiki-      RaMBo
                                               Server              Server
                                                                                         26
   Motivation - Mokex III - Mokex IV - Demo - Technik - Ausblick
Erstellen der Experten- und Keywordnetze
               Rating
                  120                            Experten für Web 2.0
Web 2.0         + 14
                  134                            Verwandte Keywords für Web 2.0
             RaMBo                                                                MetaXsA                  MeduSA      DMS

    Benutzer    Keyword     Rating    Benutzer    Benutzer    Keyword    Rating        Keyword   Keyword   Zähler
     Klaus       Web 2.0     100        Klaus    Johannes     Web 2.0     100          Web 2.0    FLEX       1

     Klaus        FLEX       100        Klaus    Johannes      FLEX       100          Web 2.0    AJAX       4

                                        Klaus      Robin      Web 2.0      50           FLEX      AJAX       6
    Johannes     Web 2.0      4
    Johannes      FLEX        4         Klaus      Robin       AJAX        50

     Robin       Web 2.0      50
     Robin        AJAX        50                                                                   KNS
                                                           SPI                                                        Benutzer-
                                                                                                                     verwaltung
    Expertennetz                                             Keywordnetz

                                                                                K
                           Klaus                                            Web 2.0                                     Rating
                                                                                                                             120
                                                                                                                         +    14
                                                                                                                             134

                                                                  K                      K                             RaMBo
     Johannes                        Robin                        FLEX
                                                                                    E-Mail-
                                                                                        AJAX                Wiki-
                                                                                    Server                  Server
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Expertenfindung


                                               MetaXsA         MeduSA     DMS
 Expertennetz
                      Experten und
                    verwandte Begriffe
                Klaus zu Web 2.0?




 Johannes                       Robin
                                                         KNS
                                         SPI                             Benutzer-
                                                                        verwaltung
 Keywordnetz

              K
             Web 2.0                                                       Rating
                                                                              120
                                                                            + 14
                                                                              134

      K                   K                                               RaMBo
      FLEX               AJAX                  E-Mail-         Wiki-
                                               Server          Server

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Screenshots


                                              MetaXsA              MeduSA     DMS



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                                SPI                                          Benutzer-
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   Motivation - Mokex III - Mokex IV - Demo - Technik - Ausblick
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Keywordnetz




              32
Expertennetz




               33
Zusammenfassung und Ausblick

• Prototyp RaMBo im Kontext eines komplexen Informationssystems zur
  Unterstützung des betrieblichen Wissensmanagement und E-Learning eingesetzt


• Hauptaufgabe: aus objekt- und inhaltsbeschreibenden Metadaten zu
  Informationsobjekten die Expertise von Benutzern extrahieren und visualisieren


• Evaluation zeigte:


   • derzeitige Visualisierung entspricht noch nicht den Erwartungen der Benutzer


   • Enorme Datenmenge erfordert intelligentes Scheduling


   • Datenschutz kritisch


• Entwicklung der Netze zwischen speichern, um Entwicklungen zu visualisieren

                                                                                    34
Vielen Dank für Ihre
 Aufmerksamkeit!



                       35
Literatur

• Ack94     • Non01


• FK01      • RMS08


• HMR07     • Su02


• IB07      • Tn04


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  • 1. Expertenfindung in komplexen Informationssystemen - Ein Metrik-basierter Ansatz Wolfgang Reinhardt Alexander Boschmann Andreas Kohring Christian Meier Universität Paderborn, Institut für Informatik Fachgruppe Didaktik der Informatik
  • 2. Die MoKEx Projektgruppenserie • MoKEx Projektgruppenserie • langjähriges, interdisziplinäres Forschungsprojekt, Auszeichnung durch IFIP [HMR07] • Kooperation zwischen deutschen und schweizer Studenten (Informatik, Wirtschaftsinformatik) • Beteiligung von Firmenpartnern • Anforderungen von Firmenpartnern, Kombination mit Forschungsthemen • Entwicklung von Lösungsansätzen und Softwareprototypen 2
  • 3. Die MoKEx Projektgruppenserie • generelle Fragestellungen: betrieblicher Softwareeinsatz im Kontext von E- Learning und Wissensmanagement & mobile Szenarien • Bereitstellung kontextualisierter und individualisierter Informationen • automatische Aufwertung verteilt gespeicherter Daten durch automatische Metadatenanreicherung • lose Kopplung bestehender Softwaresysteme und Verknüpfung über KnowledgeBus-Architektur • Entwicklung des Single Point of Information Konzepts zur Zentrierung von Such- und Auffindeprozessen 3
  • 4. Spezifische Zielsetzung • Wiederverwendung früherer Softwarekomponenten zur automatischen Gewinnung inhalts- und objektbeschreibender Metadaten [RMS08] • Ableitung von Mitarbeiter-Expertise und Visualisierung von Experten • Anreicherung von Suchtreffern um grafische Darstellung von zugehörigen Experten und verwandten Themen • Entwicklung eines flexiblen Analysesystems, dass Nutzeraktionen bewertet, speichert und zur Visualisierung bereitstellt • Integration der Expertenvisualsierung in einer persönlichen Arbeitsumgebung • Konzentration auf Daten aus E-Mails und Wikis 4
  • 5. Wissen(-smanagement) • Wissen und dessen (vermeintliches) Management gewinnt Einfluss als Produktionsfaktor • Wissensmanagement nach Nonaka und Takeushi [TN04]: • „process of continuously creating new knowledge, disseminating it widely through the organization, and embodying it quickly in new products/ services, technologies and systems“ • YOU CANNOT STORE KNOWLEDGE [Non01] • IT-Heterogenität kostet Organisationen Zeit und Geld durch lange Suchprozess nach den richtigen Daten [IB07] 5
  • 6. Expertensuche und -findung • fehlende Transparenz von Mitarbeiterkompetenzen wird oft als Defizit heutiger IT-Systeme angesehen [FK01] • Yellow-Pages-Systeme speicherten Expertise pro Mitarbeiter • Datenbasis veraltet schnell • Ackerman‘s Answer Garden [Ack94] als eines der ersten Expertenfinder- systeme mit aktualisierenden Profilen • bisher kaum Berücksichtigung des Benutzer- oder Artefaktkontexts 6
  • 7. Graph-basierte Expertenvisualiserung • Visualisierung sog. Knowledge Entities [Tr05] und semantische Verknüpfung • processes / activities • documents • individuals • topics • Verwendung von Knoten, Kanten und Graphalgorithmen zur Visualisierung • Beantwortung der Fragen „Wer kennt wen?“ und „Wer arbeitet woran?“ 7
  • 8. Graph-basierte Expertenvisualiserung, Beispiele • Meyer & Spiekermann: skillMap [MS06] • Verknüpfung von Graphen aus Mitarbeitern mit Fachwissensgebieten • Aussagen über spezielles Expertenwissen • Fujitsu: KnowWho [ITK03] • Visualisierung gewonnener Daten aus Terminplänen • statische Graphen mit Person zentriert in der Mitte • Sugiyama stellt Best Practices zur Erzeugung benutzerfreundlicher Graphen vor [Su02] 8
  • 9. Datenschutz, Ergebnisse des Tests • Datenschutz kann zum Problem werden • BVG 1983 • Unterscheidung in privat, geschäftlich und vertraulich • Tests beim Anwendungspartner in der Schweiz zeigte keine solchen Bedenken auf 9
  • 10. Single Point of Information FLEX? FLEX AJAX? AJAX WWW Web 2.0? - Alle Benutzer suchen und organisieren sehr Web 2.0 ähnliche Informationen - Austausch der Informationen zwischen den Autoren schwierig 10
  • 11. Motivation em ationen liegen an ein - Alle Inform edundanz rR Ort, wenige Zugriff - Ge meinsamer FLEX? AJAX? DMS SPI WWW Web 2.0? SPI: Single Point of Information DMS: Document Management System 11
  • 12. MoKEx Architektur MetaXsA MeduSA DMS KNS WWW SPI Benutzer- verwaltung SPI: Single Point of Information DMS: Document Management System MetaXsA: Metadatenextraktion und semantische Analyse MeduSA: Ablage der Metadaten und Semantik Benutzerverwaltung: Informationen zu Benutzern KNS: Zentrale Kommunikation und Workflow-Management 12
  • 13. E-Mail und Wiki Anbindung Meta data MetaXsA MeduSA DMS KNS WWW SPI Benutzer- verwaltung -Mails - Erfas sen von E iki Artikeln von W - Erfassen E-Mail- Wiki- Server Server 13
  • 14. Expertenfindung MetaXsA MeduSA DMS Experten? Verwandte Keywords? KNS SPI Benutzer- verwaltung Rating 120 + 14 134 E-Mail- Wiki- RaMBo Server Server 14
  • 15. Unser Ansatz zur Expertenfindung • RaMBo (Rating Module and Behavior observation) als Komponente in Gesamtarchitektur des Projekts • Kommunikation über Webservices • Metadatenobjekt wird übergeben • Daraus Aufbau von Bewertungsrelationen in Datenbank 15
  • 16. Metadatengewinnung • Komponente MetaXsA (Metadaten EXtraktion und semantische Analyse) • Eingabe: Dokumente, E-Mails, Wiki-Artikel • Ermittlung von Metadaten und semantischen Informationen, z.B. • Autor/Sender, Empfänger • Keywords, Taxonomien (Kategorien), u.v.m. • Ausgabe: Metadatenobjekt im XML-Format nach dem LOM Standard Meta data [LOM02] 16
  • 17. Expertenfindung Meta Text data MetaXsA MeduSA DMS Meta data KNS SPI Benutzer- verwaltung WWW Rating 120 + 14 134 E-Mail- Wiki- RaMBo Server Server 17
  • 18. Bewertungsrelationen • Zum Bewerten der Benutzeraktionen werden verschiedene Relationen eingesetzt • Relationen sollen in verschiedenen Kombinationen Beziehungen zwischen Benutzern, Keywords und Unternehmenskontext herstellen • Bewertungsrelationen teilen sich in zwei Gruppen: • Erfassen der Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens • Gewichtete Bewertung mit Hilfe einer Punkte-Metrik 18
  • 19. Relationen • Keyword x Keyword x Zähler Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens • Keyword x Taxonomie x Zähler • Taxonomie x Taxonomie x Zähler • Benutzer x Keyword x Bewertung Bewertung mit Hilfe • Benutzer x Taxonomie x Bewertung einer Punkte-Metrik • Benutzer x Quelle x Bewertung • Benutzer A x Benutzer B x Keyword x Quelle x Bewertung • Benutzer A x Benutzer B x Taxonomie x Quelle x Bewertung 19
  • 20. Punkte-Metrik • Treffen von Aussagen über Expertise von Benutzern durch punkte- und faktorenbasierte Metrik • Benutzeraktionen mit verschiedenen Datenquellen berücksichtigt • Benutzeraktionen: erstellen, bearbeiten, lesen und suchen • unterstützte Datenquellen: Dokumente, Wiki-Artikel, Suche, E-Mail • Bewertung = Punktwert für Aktion x Gewichtung für Quelle und Aktion { { beliebige Zahl Zahl zwischen 0 und 1 20
  • 21. Punkte-Metrik • Bewertung = Punktwert für Aktion x Gewichtung für Quelle und Aktion { { beliebige Zahl Zahl zwischen 0 und 1 • Konfiguration des Prototyps im Einsatz: suchen lesen editieren erstellen suchen 1 Dokument 1 1 1 1 lesen 10 Wiki 0,8 0,8 0,8 0,8 Suche 0,2 0 0 0 editieren 75 E-Mail 0,4 0 0 0,4 erstellen 250 E-Mail TO 0 0,4 0 0,4 21
  • 22. Implementierung • Java • Stored Procedures • SQL 22
  • 23. Performance • Szenario: Eine E-Mail ohne Anhang • Ein Sender, Zwei Empfänger • 10 Keywords, 2 Taxonomien • Keyword x Keyword x Zähler 10 x 10 = 100 • Keyword x Taxonomie x Zähler 10 x 2 = 20 • Taxonomie x Taxonomie x Zähler 2x2 =4 • Benutzer x Keyword x Bewertung 3 x 10 = 30 • Benutzer x Taxonomie x Bewertung 3x2 =6 ∑ =271 • Benutzer x Quelle x Bewertung 3x1 =3 • Benutzer A x Benutzer B x Keyword x Quelle x Bewertung (3 x 3) x (10 x 1) = 90 • Benutzer A x Benutzer B x Taxonomie x Quelle x Bewertung (3 x 3) x (2 x 1) = 18 23
  • 24. Performance • Statistik bei 1001 Dauer ca. 30 Stunden Mails auf Mailserver: Calls 659978 Zeit pro Call 165ms Durchschnittsdauer ca. 1:47min Calls pro Mail 645 • Annahmen: Dauer Nachtsitzung 14 Stunden durch. Calldauer 165ms durch. Calls 645 LOMs pro Nacht 474 • Es kann daher Benutzer 20 bedient werden: E-Mails pro Benutzer 15 durch. Mails pro Tag 300 max. Mails pro Tag u. Benutzer 24 max. Mails pro Stunde 34 24
  • 25. Berechnung der Bewertungspunkte Keywords: Web 2.0, FLEX Rating Meta 120 Absender: Klaus data + 14 134 Empfänger: Johannes RaMBo MetaXsA MeduSA DMS Benutzer Keyword Rating Benutzer Benutzer Keyword Rating Keyword Keyword Zähler Klaus Web 2.0 100 Klaus Johannes Web 2.0 100 Web 2.0 FLEX 1 Klaus FLEX 100 Klaus Johannes FLEX 100 Johannes Web 2.0 4 Johannes FLEX 4 KNS SPI Benutzer- verwaltung suchen 1 suchen lesen editieren erstellen Relationen: Rating Dokument 1 1 1 1 Benutzer - Keyword - Rating Meta 120 lesen 10 Wiki 0,8 0,8 0,8 0,8 data Benutzer - Benutzer - Keyword - Rating + 14 134 editieren 75 Suche 0,2 0 0 0 Keyword - Keyword - Zähler E-Mail 0,4 0 0 E-Mail- 0,4 usw. Wiki- RaMBo erstellen 250 E-Mail TO 0 0,4 0 0,4 Server Server 25
  • 26. Expertenfindung MetaXsA MeduSA DMS Experten und verwandte Begriffe zu Web 2.0? Web 2.0 KNS SPI Benutzer- verwaltung Rating Meta120 data + 14 134 E-Mail- Wiki- RaMBo Server Server 26 Motivation - Mokex III - Mokex IV - Demo - Technik - Ausblick
  • 27. Erstellen der Experten- und Keywordnetze Rating 120 Experten für Web 2.0 Web 2.0 + 14 134 Verwandte Keywords für Web 2.0 RaMBo MetaXsA MeduSA DMS Benutzer Keyword Rating Benutzer Benutzer Keyword Rating Keyword Keyword Zähler Klaus Web 2.0 100 Klaus Johannes Web 2.0 100 Web 2.0 FLEX 1 Klaus FLEX 100 Klaus Johannes FLEX 100 Web 2.0 AJAX 4 Klaus Robin Web 2.0 50 FLEX AJAX 6 Johannes Web 2.0 4 Johannes FLEX 4 Klaus Robin AJAX 50 Robin Web 2.0 50 Robin AJAX 50 KNS SPI Benutzer- verwaltung Expertennetz Keywordnetz K Klaus Web 2.0 Rating 120 + 14 134 K K RaMBo Johannes Robin FLEX E-Mail- AJAX Wiki- Server Server 27
  • 28. Expertenfindung MetaXsA MeduSA DMS Expertennetz Experten und verwandte Begriffe Klaus zu Web 2.0? Johannes Robin KNS SPI Benutzer- verwaltung Keywordnetz K Web 2.0 Rating 120 + 14 134 K K RaMBo FLEX AJAX E-Mail- Wiki- Server Server 28
  • 29. Screenshots MetaXsA MeduSA DMS Screenshots KNS SPI Benutzer- verwaltung Rating 120 + 14 134 E-Mail- Wiki- RaMBo Server Server 29 Motivation - Mokex III - Mokex IV - Demo - Technik - Ausblick
  • 30. Suchen 30
  • 34. Zusammenfassung und Ausblick • Prototyp RaMBo im Kontext eines komplexen Informationssystems zur Unterstützung des betrieblichen Wissensmanagement und E-Learning eingesetzt • Hauptaufgabe: aus objekt- und inhaltsbeschreibenden Metadaten zu Informationsobjekten die Expertise von Benutzern extrahieren und visualisieren • Evaluation zeigte: • derzeitige Visualisierung entspricht noch nicht den Erwartungen der Benutzer • Enorme Datenmenge erfordert intelligentes Scheduling • Datenschutz kritisch • Entwicklung der Netze zwischen speichern, um Entwicklungen zu visualisieren 34
  • 35. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 35
  • 36. Literatur • Ack94 • Non01 • FK01 • RMS08 • HMR07 • Su02 • IB07 • Tn04 • ITK03 • Tr05 • LOM02 • MS06 36