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

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


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.


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