User Modeling und Adaptivität

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Die Arbeitsgruppe "User Modeling und Adaptivität" forscht an Verfahren und Werkzeugen, die es erlauben Benutzerdaten und Benutzerverhalten zu sammeln, zu aggregieren und zu verstehen. Diese Daten werden dann mit semantischen Informationen angereichert und dienen als Grundlage für die Personalisierung von Adaptiven Systemen und Empfehlungssystemen sowie zum intelligenten Layouting von Nachrichtenartikeln.

Im Rahmen dieser Forschung konzentriert sich das CC IRML besonders auf die Sammlung von Benutzerverhaltensdaten aus Webanwendungen. Zudem liegt ein Schwerpunkt in der Aggregation von verteilten Benutzerinformationen. Die gewählten Ansätze konzentrieren sich dabei auf die Anwendung semantischer Verfahren.

Semantisches User Tracking: Benutzerverhalten ist eine der wichtigsten impliziten Informationsquellen, um Systeme an einen Benutzer anpassen zu können oder dem Benutzer gegebenenfalls bei der Bedienung eines Systems unterstützen zu können. Mit dem Aufkommen des Web 2.0 wurden Webanwendungen immer komplexer und dynamischer, um von solchen dynamischen Webseiten Informationen zu bekommen, müssen neue Techniken entwickelt werden, die den heutigen Anforderungen genügen. Um nicht nur einfache Informationen zu erhalten, z.B. welche Seite der Benutzer besucht hat, werden außerdem semantische Techniken angewendet, um tiefergehende Informationen zu erlangen.

Aggregation von Nutzerdaten: Die meisten Anwendungen speichern Benutzerdaten in proprietären Formaten in eigenen Datenbanken. Das führt dazu, das Benutzerinformationen eines Benutzers überall im Web verteilt vorliegen mit teilweise doppelten und unvollständigen Informationen. Die Herausforderung hierbei ist es, diese Heterogenität aufzulösen und die verteilten Informationen zu einem Modell zu aggregieren.