abgeschlossen
Dauer: 2011-01 – 2011-01
(Die Beschreibung der Arbeit ist derzeit nur auf Englisch verfügbar.)
Focused crawling is gathering increasing momentum not only in combination with search engines but also in the context of digital libraries. Crawling is useful for developing new documents in certain topics. Focused crawling can also assist people to find data on the world wide web by suggesting sites and pages of interest. The overall crawling process is splitted up into a crawling part and a web mining part.
In the crawling part different crawling algorithms are evaluated and a new reinforcement learning algorithm for focused crawling is proposed. Furthermore we consider the impact of whitelisting and blacklisting. In the web mining part a heuristic controlling mechanism for optimal bandwidth utilisation is shown. In addition a possible way to deal with the huge amount of data will be presented.
Dauer: 2009-10 – 2010-10
Die kontinuierliche Wissensdiagnose stellt eine zentrale Herausforderung in adaptiven Lernsystemen, vor allem im Arbeitskontext, dar. Implizite Wissensdiagnose ist eine Möglichkeit, arbeitsgebundenes Wissen auf indirektem Weg über das Benutzerverhalten zu erfassen. Die vorliegende Feldstudie konzentriert sich auf die Validierung einer impliziten Wissensdiagnose (Knowledge Indicating Events, KIE) durch das User Model des arbeits-integrierten adaptiven Lernsystems APOSDLE. Eine Gruppe von sechs Untersuchungs-personen testete in einem Kleinunternehmen das adaptive Lernsystem APOSDLE drei Monate lang in ihrer natürlichen Arbeitsumgebung. Um den Genauigkeitsgrad des User Models messen zu können, wurde das erfasste Wissen im User Model mit externen Kriterien (Selbst- und Fremdeinschätzung) verglichen. Dafür wurden zum Einen die erfassten Arbeitsbereiche und zum Anderen die erfassten Wissenslevels (Expertise, Advanced, Beginner) im User Model berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen einen mäßigen Zusammenhang zwischen den erfassten Arbeitsbereichen des Systems und der Selbst- und Fremdeinschätzung. Zwischen dem erfassten Wissenslevels des Systems und dem selbst- und fremdeingeschätzten Wissenslevels wurde ein eher geringer Zusammenhang beobachtet. Aus der Literatur geht hervor, dass gewöhnlich mäßige Zusammenhänge zwischen User Model und externen Kriterien gefunden wurden. Aufgrund dessen erscheint eine Einbeziehung der KIE vielversprechend für die Wissensdiagnose im arbeits-integrierten Lernsystem APOSDLE. Die zusätzliche ROC Kurven Analyse zeigt eine geringere bis mittlere Sensitivität des Systems. Durch qualitative Inhaltsanalysen von Interviews und einem User Diary wurden folgende Faktoren als beeinflussend für die Validität des User Models festgestellt: Systembenutzung, Exploratives Verhalten eines Benutzers und das KIE-Mapping sowie die KIE-Algorithmen des Systems.
Dauer: 2009-04 – 2009-10
Dauer: 2008-10 – 2009-10
Dauer: 2008-04 – 2009-07
Dauer: 2008-10 – 2009-06
Dauer: 2008-01 – 2009-06
Dauer: 2007-03 – 2009-01
Dauer: 2008-04 – 2008-12
Dauer: 2007-10 – 2008-10
Dauer: 2007-03 – 2008-03
Dauer: 2007-04 – 2008-03
Dauer: 2006-01 – 2006-08
Aufgrund des enormen Informationsaufkommens in den letzten Jahren, ist es für Benutzer schwierig, relevante und interessante Informationen zu finden. Aus diesem Grund werden verstärkt personalisierte Systeme in Intranet System oder Webapplikationen eingesetzt.
Um Anwendungen zu personalisieren wird anhand von Informationen über den Benutzer ein Modell generiert. Zur Erstellung eines langfristigen Benutzerprofiles eignet sich implizites Feedback besonders, da es die Interessen des Users widerspiegelt.
In dieser Arbeit werden deshalb zuerst Interessensindikatoren genauer untersucht. Aufgrund dieser Ergebnisse wurde eine eigene Taxonomie von auswertbaren impliziten Interessensindikatoren erstellt. Aufbauend auf diese Indikatoren wird ein generisches Benutzermodell erzeugt.
In dieser Arbeit wird das ”History-Based-Model“ verwendet. Im praktischen Teil dieser Arbeit wurde eine Webapplikation erstellt, die es ermöglicht implizite Interessensindikatoren zu beobachten und daraus ein Benutzermodell zu erstellen.
Da die Anwendung nur mit freien Webtechnologien implementiert werden sollte, wurde AJAX verwendet. Da AJAX eine neue Technologie ist, wurde eine detaillierte Einführung in die Technologie sowie deren Einsatzmöglichkeiten gegeben.
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Dauer: 2006-01 – 2006-03
Im globalen Wettbewerb erkennen viele Organisationen die Bedeutung von Wissen als strategischen Erfolgsfaktor an. Ein großes Potenzial für gezielte Wissensmanagementmaßnahmen erschließt sich aus den individuell stattfindenden Wissensprozessen. Die meisten bisherigen Versuche schlugen fehl, die Wissensprozesse auszuwerten und darzustellen, da sie entweder zu komplex, unübersichtlich oder zu wenig Fachinhalte aufwiesen.
Das in dieser Arbeit vorgestellte Analyse-Werkzeug KnowFlow Report Engine nimmt sich dieser Herausforderung an. Mit Hilfe von gerichteten und ungerichteten Graphen werden die Wissensprozesse einer Organisation analysiert, ausgewertet und dargestellt. Eine Reihe von geeigneten Filterungen ermöglicht es, die Komplexität flexibel anzupassen.
Auf Basis dieser Auswertungen können Analysten in Zukunft gezielt Wissensmanagements-Methoden und -Werkzeuge einsetzen, um die Ressource Wissen für die Organisation als Vorteil zu nutzen.
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Dauer: 2005-01 – 2006-01
Eine adaptive Lernumgebung für informelles, selbst gesteuertes arbeitsintegriertes Lernen (z.B. APOSDLE) erfordert aus psychologischer Sicht zwei Modelle: einerseits ein Modell, wie das Wissen einer Lerndomäne strukturiert ist ( Knowledge Base) und andererseits ein Modell, wie das Wissen von Lernenden strukturiert ist (S tudent Model). Aus diesen beiden Komponenten können in weiterer Folge optimale Lernpfade abgeleitet und entsprechende Lernressourcen ausgewählt werden.
Die Aufgabenstellung der Diplomarbeit bestand in der Entwicklung einer Methode zur Modellierung der Knowledge Base und des Student Model für eine adaptive Lernumgebung. Als theoretische Grundlage für die Modellierung wurde der Kompetenz-Performanz-Ansatz (KPA), eine mathematisch-psychologische Theorie über den Zusammenhang zwischen beobachtbarem Verhalten und zugrunde liegenden Kompetenzen gewählt. Diese Theorie hat unter anderem den Vorteil, dass Knowledge Base und Student Model in einem gemeinsamen Modell integriert sind.
Die im Rahmen der Diplomarbeit entwickelte Methode wurde beispielhaft für die Lerndomäne Requirements Engineering erprobt und die daraus resultierenden Modelle in einer empirischen Studie evaluiert. Zur Akquirierung von Domänenwissen wurden sowohl Dokumentanalysen als auch systematische Experteninterviews durchgeführt.
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Dauer: 2005-01 – 2005-12
Durch die Fülle an vorhandener Information steigt das Bedürfnis nach einer geeigneten Strukturierung eben dieser Datenflut, um dem jeweiligen Benutzer/System die Extraktion von Wissen zu erleichtern, oder überhaupt erst zu ermöglichen. Der erste Schritt um vorgegebene Datenbestände zu strukturieren besteht darin, geeignete Konzepte zu finden und zu definieren, nach denen die Dokumente gruppiert werden können. Die Summe der einzelnen Konzepte und die Beziehungen untereinander bilden dann die Struktur (Ontologie, Taxonomie) in die, im nächsten Schritt, alle Dokumente des Datenbestandes eingeordnet werden sollen. Dieser Vorgang ist im Allgemeinen nicht nur mit hohem Zeitaufwand verbunden, sondern führt in der Regel auch zu Problemen bei der automatischen Zuordnung von Dokumenten zu Konzepten.
Ziel dieser Arbeit ist es nun bestehende, unstrukturierte Datenbestände mit Hilfe von machine-learning Algorithmen (Clustering) in einem semi-automatischen Prozess als Wissensstrukturkarte abzubilden. Dieser Prozess umfasst die Manipulation der Datenrepräsentation mit der Absicht, relevante Konzepte für weiterführende Aufgaben (z.B. Textklassifikation) zu extrahieren.
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Dauer: 2005-01 – 2005-10
Aufgrund steigenden Wettbewerbs, neuen Gesetzen und Vorschriften gewinnt der Umgang mit Risiken immer mehr an Bedeutung. Ein effizientes Risikomanagement erfordert die Betrachtung von erfolgskritischen Risiken. In wie fern sich die Entwicklung von geeigneten Steuerungsmaßnahmen für diese Risiken unterstützen lässt, untersucht der Autor in dieser Arbeit.
Dazu fasst er die für ein Unternehmen mit wissensintensiven Geschäftsprozessen und Tätigkeiten kritischen Risiken in einer neuen, weiter reichenden Definition zusammen. Darin wird zwischen wissensbasierten und wissensgefährdenden Risiken unterschieden. Aufbauend auf dieser Definition für den Begriff Wissenrisiken entwirft der Autor das Risk Response Planning Modell und implementiert einen Prototyp zur vereinfachten Anwendung.
Wesentliche Stützpunkte des Modells sind ein Katalog an abstrahierten, generellen Wissensrisiken und ein Katalog an geeigneten Steuerungsmaßnahmen. Diese Kataloge werden durch eine vom Autor entwickelte Logik miteinander verbunden. Instanziiert ein Benutzer ein neues fallspezifisches Risiko von einem aus dem generischen Wissensrisikokatalog, kann das Modell anhand der logischen Verbindung zwischen den beiden Katalogen dem Benutzer geeignete generische Steuerungsmaßnahmen vorschlagen. Auf diese Weise unterstützt das Modell den Benutzer bei der Entwicklung von passenden Steuerungsmaßnahmen für Wissensrisiken.
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Dauer: 2005-06 – 2005-06
Um Risikomanagement den heutigen wirtschaftlichen Bedingungen anzupassen und insbesondere wissensintensive Unternehmen bestmöglich zu unterstützen, wird am Grazer Know-Center an einem Framework zur Integration von Wissensrisiken in bestehende Risikomanagementmodelle und -systeme geforscht. Die Bewertung von Wissensrisiken ist ein kritischer Bereich, dessen Erfolg von der Kompatibilität der klassischen Risikobewertungsmodelle mit der praktischen Anwendbarkeit für Wissensrisiken abhängt. Das Ziel der Arbeit ist, eine optimale Methode zur Bewertung von Wissensrisiken zu empfehlen. Diese Methode muss eine geeignete Bewertung von Wissensrisiken ermöglichen und zudem anhand klassischer Risikobewertungsmodelle erfolgen. Um dieses Ziel zu erreichen, ist eine umfassende Literaturaufarbeitung über die vorherrschenden Ansätze notwendig. Die finale Auswahl der Modelle ist geprägt durch die Häufigkeit ihrer Verwendung in Theorie und Praxis. Zusätzlich zur Beschreibung dieser Modelle wird deren Anwendung für Wissensrisiken diskutiert. Im zweiten Teil der Arbeit werden die vorgestellten Modelle klassifiziert und anhand eines selbst definierten Kriterienkatalogs bewertet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden anschließend aufbereitet und miteinander verglichen. Zudem wird ein Analyseraster zur Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl der Modelle entwickelt. Abschließend wird eine Methode zur Bewertung von Wissensrisiken anhand klassischer Risikobewertungsmodelle empfohlen.
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Dauer: 2005-01 – 2005-05
Online Community Plattformen dienen dazu, die Interaktion zwischen Internetbenutzern, die durch gemeinsame Interessen oder Aufgaben miteinander verbunden sind, zu ermöglichen und zu erleichtern. In der vorliegenden Arbeit werden solche „virtuellen Treffpunkte“ vor dem speziellen Hintergrund von jährlichen Konferenzen erörtert. Der Ausgangspunkt ist die Frage, mit welchen Maßnahmen der Informations- und Wissensaustausch zwischen den Konferenzterminen verbessert werden kann. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, in dem die Anforderungen der verschiedenen Teilnehmergruppen einer internationalen Tagung analysiert werden. Es besteht die Annahme, dass der Einsatz einer Online Community Plattform für Konferenzen dem Zusammenhalt der Teilnehmer in Gemeinschaften und gleichzeitig der Akquisition neuer Teilnehmer dient.
Ein Review aktueller Fachliteratur mündet in der Klärung des Begriffs „Community“, sowie einer Darstellung der Basiswerkzeuge und Erfolgsfaktoren für Online Communities. Acht halbstrukturierte, problemzentrierte Interviews mit Mitarbeitern eines österreichischen Forschungs- und Beratungsunternehmens werden durchgeführt und mit einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Die Befragten werden aufgrund ihrer Schlüsselrollen in der Organisation der genannten internationalen Tagung ausgewählt. Aus den Interviewergebnissen werden die Ziele der unterschiedlichen Teilnehmergruppen verglichen und nach Priorität geordnet. Danach erfolgt die Ausarbeitung mehrerer Anwendungsfälle („Use-Cases“), um detaillierte Szenarien aufzuzeigen, wie eine Online Plattform die Schlüsselrollen unterstützt.
In den Use Cases sind hauptsächlich die funktionalen und technischen Anforderungen für die Online Plattform enthalten. Abschließend werden Potentiale für gemeinsame Aktivitäten in und zwischen den Teilnehmergruppen vor dem Hintergrund des jährlichen Rhythmus der Konferenz identifiziert. Basierend auf diesen Ergebnissen beinhaltet weiterführende Forschung die Wahl einer geeigneten technischen Plattform und die Bewertung eines ersten Prototyps.
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Dauer: 2005-01 – 2005-01
Informationen, die aus verschiedenen Quellen stammen und von unterschiedlichen Zielgruppen gelesen werden, sind schwierig zu organisieren. Unterschiedliche Anforderungen müssen berücksichtigt werden, um einen zielgruppengerechten Prozess aufzusetzen.
In dieser Master Thesis werden Strategien und Tools beschrieben, die zur Verwaltung heterogener Datenbestände dienen und die Arbeit mit einem System verbessern sollen. Es werden drei unterschiedliche Bereiche betrachtet, die den Zyklus der Informationsverabeitung abbilden. Der Bereich "Publizieren" beschäftigt sich mit dem Prozess, wie ein Dokument in eine Datenbank aufgenommen werden kann. Im Bereich "Suche und Navigation" finden sich Hilfsmittel und Tools, um zu den gewünschten Dokumenten zu gelangen. Der Bereich "Maintenance" schließlich beschreibt Wege, wie das vorhandene System den Anforderungen des Wachstums gerecht werden kann.
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Dauer: 2005-01 – 2005-01
Wissenslandkarten werden in der gängigen Literatur immer wieder als Werkzeuge der Effizienzsteigerung in Unternehmen bezeichnet. Diese These beruht auf der Annahme, dass sie das Finden von Unternehmensinformationen erleichtern und so Doppelspurigkeiten vermeiden.
Diese Diplomarbeit geht der Frage auf den Grund, wie die eigen entwickelte Wissenslandkarte des Know-Center konzipiert sein muss, um die Wiederverwendung von projektbezogenen Informationen in neuen Projekten zu unterstützen.
Sie umfasst eine theoretische Auseinandersetzung mit den wichtigsten Begriffen dieser Arbeit anhand der gängigen Literatur. Darauf folgt ein praktischer Teil, der die Beschreibung der Entwicklung der Know-Center Wissenslandkarte zum Inhalt hat. Des Weiteren kommt es zu einer Evaluierung der Wissenslandkarte im Hinblick auf die Forschungsfrage.
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Dauer: 2004-01 – 2004-01
Die digitale Informationsflut des 21. Jahrhunderts bietet jedem Forscher und Entwickler genug Motiv, um sich mit Information Retrieval jeder Art zu beschäftigen. Die Verknüpfung verschiedenster Medien wie Internet, Radio, Fernsehen, Tageszeitungen oder Telefon führt zu eine heterogenen Informationslandschaft, in der sich einheitlich Navigation und gemeinsame Suche nur schwer verwirklichen lassen. Das Wissensgebiet ?Information Retrieval? liefert viele ausgereifte Methoden für den Umgang mit Textdokumenten, auch für Bilder existieren bereits erprobte Retrieval-Mechanismen. Metadaten erlauben eine Anreicherung von Daten mit semantischen computerlesbaren Informationen unabhängig von ihrem Medium. Magick kombiniert diese Techniken, um eine als cross-media Applikation die scharfen Grenzen zwischen Medien zu verwischen und für den Anwender die Informationslandschaft homogener zu gestalten.
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Dauer: 2004-01 – 2004-01
Die Motivation der vorliegenden Arbeit hat den Schwerpunkt im konzisen Auffinden von relevanten Gesetzesstellen im Hochschulrecht ausgehend von einem bekannten Sachverhalt. Dies entspricht dem rechtswissenschaftlichen Vorgang der Subsumtion, also der Zuordnung eines Sachverhalts zu einem, im Gesetz definierten Tatbestand.
In weiterer Folge gewann der Gedanke eine Art von Hochsprache für das Semantic Web zu kreieren mehr Gewicht. Diese Stoßrichtung wird durch die zunehmende Verbreitung von Semantic Web-Basisvokabularen, wie z.B. Topic Maps, gerechtfertigt. Allerdings stoßen solche Vokabulare schon heute an eine entscheidende Grenze: Den Menschen, der ein solches Vokabular verwendet. Vergleicht man oben genannte Vokabulare mit einer Maschinensprache (Assembler) so wird offensichtlich, was fehlt, um das Semantic Web benutzer- und entwicklerfreundlicher zu machen: eben Hochsprachen, die das leisten, was LISP, Java usw. im Bereich der konventionellen Programmierung bieten.
Weiters unterscheidet sich die Art, wie die Darstellung der Wissensmaterie (Ontologie) in der vorliegenden Arbeit vollzogen wird, von bisherigen Ansätzen. Der Heraklit'sche Gedanke (Panta Rhei) dient hier als Vorbild, um Wissensgebiete als eine Ansammlung von Vorgängen zu betrachten.
Diese Diplomarbeit ist dem Bereich der angewandten AI zuzuordnen und als ein Beitrag zum Semantic Web mit dem Schwerpunkt auf die Implementierbarkeit und dem konkreten Nutzen der Ergebnisse zu verstehen.
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Dauer: 2003-01 – 2003-10
Durch die Zunahme an textuellen Daten entsteht die Notwendigkeit automatische Methoden zur Datenorganisation einzusetzen. Die automatische Textklassifikation ist eine dieser Techniken. Sie ordnet Textdokumente auf inhaltlicher Basis automatisch einer definierten Menge von Klassen zu.
Die Klassen sind meist hierarchisch strukturiert, wobei die meisten heutigen Klassifikationsansätze diese Struktur ignorieren. Dadurch geht a priori Information verloren. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung hierarchischer Strukturen zur Verbesserung von Genauigkeit und Zeitkomplexität. BoosTexter und der hier neu vorgestellte CenroidBooster, Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, werden als hierarchische Klassifikationsmethoden eingesetzt. Die bei hierarchischer Klassifikation entstehenden Probleme der Fehlerfortpflanzung von hierarchisch höheren Knoten und des Vergleichens von Entscheidungen aus unahängig trainierten Blättern werden dabei berücksichtigt.
Die Verfahren werden anhand bekannter Datensätze, dem Reuters-21578, Reuters Corpus Volume 1 und Ohsumed Datensatz (die verwendete Version liegt hier) analysiert. Dabei dienen Support Vector Maschinen und Rocchio, beides State of the Art Techniken, als Vergleichsbasis. Die Vergleiche zwischen Ergebnissen erfolgen anhand statistischer Signifikanztests. Die Ergebnisse zeigen, daß abhängig von der hierarchischen Struktur, Genauigkeit und Zeitkomplexität verbessert werden können. Der Ansatz zum Vergleich von unabhängig trainierten Blättern verbessert die Genauigkeit ebenfalls.
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Dauer: 2003-01 – 2003-05
Das Ziel von Wissensretrieval ist das effiziente Auffinden von Wissen in komplexen Wissensräumen. In dieser Arbeit wird ein Multimediales Such-Framework entwickelt, mit dem Multimedia-Suchen abgeschickt werden können indem unterschiedliche Medien zu einer Anfrage verknüpft werden. Der Benutzer soll dabei keine Low-Level Daten eingeben müssen und die Multimedia-Daten werden direkt verwendet um Suchbegriffe komfortabel einzugeben. MPEG-7 wird als Metadaten-Standard verwendet um eine einheitliche Repräsentation der Daten zu gewährleisten, schwer zugängliche Informationen dem System explizit verfügbar zu machen und dem System auch semantische Suchinformationen mitzugeben. Im Web Zeitalter ist dieses Framework in eine verteilte Web Umgebung auf XML Basis eingebunden.
Ausgehend von den Anforderungen an ein Multimediales Query Framework in einer Verteilten Umgebung werden Technologien für XML und Web auf Anwendbarkeit untersucht. MPEG-7 wird genauer beleuchtet und seine sinnvolle Integration in das Framework untersucht. Das Design eines User Interfaces dessen Komponenten "MPEG-7" sprechen? wird erstellt. Eine Implementierung des User Interfaces zusammen mit der Suchlogik und Integration in eine bestehende digitale Library wird realisiert Das Ergebnis ist ein User Interface mit dem prototypisch 5 Suchtypen in einem Suchszenario eingegeben werden können. Das Interface ist in die bestehende digitale Bibliothek integriert und kann für Metadaten Suchanfragen verwendet werden. Die Suchergebnisse und die Metadaten der Ergebnisse können für neue Suchanfragen wieder verwendet werden.
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Dauer: 2003-01 – 2003-05
Ausgangspunkt dieser Arbeit ist die Beobachtung, dass ein Mehrwert für Wissensmanagementsysteme dann entsteht, wenn Wissensträger noch besser als bislang miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Wissensträger können im Kontext von Wissensmanagement sowohl Nutzer als auch Dokumente sein. Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieser Arbeit, einerseits Zusammenhänge im Dokumentenbestand an sich und andererseits sowohl zwischen Nutzern untereinander als auch zwischen Nutzern und dem Dokumentbestand zu identifizieren und messbar zu machen.
Ausgangspunkt hierfür bilden Ansätze aus dem Bereich der Recommender- und People-Locator-Systeme. Das durch Mitwirkung des Know-Center entwickelte System PADDLE - "Personal Adaptable Digital Library Environment" - stellt den Dokumentbestand bereit und soll in weiterer Folge um die angesprochene Funktionalität erweitert werden.
Als Grundlage hierfür werden sogenannte Affinitätsmetriken auf der Basis von Metadaten entwickelt, mittels derer die Ähnlichkeit zwischen Wissensträgern gemessen werden kann. Es werden parametrisierbare Metriken über unterschiedliche Bezugsformen, wie Fach-, Zeit- und Ortsbezug konzipiert. Der Fokus liegt derzeit auf thematischen Meta-Daten, die den Inhalt eines Dokument anhand einiger weniger Schlagworte beschreiben. Die Konzepte werden prototypisch implementiert und in PADDLE integriert. Abschließend wird untersucht, wie gut sich die durch die Wahl geeigneter Parameter erzielbaren Ergebnisse mit der subjektiven Bewertung von "Ähnlichkeit" im Beispieldokumentbestand decken.
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Dauer: 2003-01 – 2003-02
Netzwerke zum Wissensaufbau, zur Wissensnutzung und zum Wissenstransfer sind seit Bestehen humaner Organisationsformen bekannt. Die gezielte Zusammenarbeit und Vernetzung von Wissensträgern zur gemeinsamen Nutzung von Wissen, wird als Wissensnetzwerk bezeichnet. Die Rolle der Informationstechnologie ist in diesem Umfeld heiß diskutiert, von Wissenschaftlern und Praktikern gleichermaßen. Technologieunterstützung ist keine Bedingung für den Aufbau bzw. den Bestand von Wissensnetzwerken, sie ermöglicht jedoch in vielen Bereichen eine Verbesserung der Rahmenbedingungen. Die Arbeit beschreibt aus der Sicht von Wissensnetzwerken die zeitliche Relevanz, den Nutzen und die Praxistauglichkeit von einzelnen Informationstechnologien. In diesem Zusammenhang ist ein Schwerpunkt der Arbeit die Untersuchung von integrierten Lösungen vor dem Hintergrund von Wissensmanagement. Die Analyse von praktischen Fragestellungen liefert schlussendlich Hinweise dafür, wie Informationstechnologien für Wissensnetzwerke den Rahmenbedingungen entsprechend eingesetzt werden können.
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Dauer: 2002-01 – 2002-12
eLearning kann in Unternehmen so gut wie nie komplett neu eingeführt werden. Sehr oft haben sich traditionelle Unterrichtskonzepte etabliert und müssen bei der Erstellung eines neuen Konzepts berücksichtigt werden. Über die Einführung von eLearning von Beginn an, findet man sehr viel an Informationen - aber kaum jemand berücksichtigt den Prozess einer nahtlosen Integration von eLearning in bestehende traditionelle Unterrichtsstrukturen. Das Ziel dieser Arbeit ist, zu beschreiben wie dieser Integrationsprozess aussehen kann und wie ein eLearning-System inklusive aller notwendigen Komponenten implementiert werden kann. Anhand eines Industrieprojektes wird die praktische Anwendbarkeit diese Prozesses gezeigt, und die Umsetzung am Beispiel eines bekannten eLearning System durchgeführt.
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Dauer: 2002-01 – 2002-01
Diese Arbeit zeigt, wie bedeutend Wissensmanagement für die erfolgreiche Umsetzung von Kundenbeziehungsmanagement ist. Zu diesem Zweck werden erst die Themengebiete des Wissensmanagement und des Kundenbeziehungsmanagement eingeführt und dann im Speziellen auf Wissensmanagement im Kundenbeziehungsmanagement bzw. Kunden-Wissensmanagement eingegangen. Es wird ein Konzept erarbeitet, welches Möglichkeiten zur Unterstützung von Mitarbeitern beim Wissenserwerb über den Kunden beleuchtet. Basierend auf diesen theoretischen Erkenntnissen wird im praktischen Teil der Arbeit ein Informationssystem implementiert, das zum Ziel hat den Wissensaufbau über den Kunden zu unterstützen. Für diese Implementierung werden zusätzlich geeignete Technologien evaluiert.
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Dauer: 2001-01 – 2001-10
Die Menge von elektronisch verfügbarem Wissen steigt exponentiell. Riesige Mengen von Informationen sind im Internet vorhanden und das Suchen nach einem spezifischen Thema resultiert sehr oft in einer grossen Anzahl von Treffern. Ein signifikanter Anteil dieser Treffer ist jedoch nicht von Interesse und die zurückgelieferte Information enthält keine explizite Zusammenhänge zwischen einzelnen Treffern, was den Überblick über die ganze Menge der Suchergebnisse und das Auffinden relevanter Information besonders erschwert.
Visualisierung ist eine mächtige Technik um die relevanten von den nicht relevanten Daten zu unterscheiden und die Information, welche von Interesse ist, leicht und effizient zu finden. Diese Arbeit beschreibt Visualisation Islands, ein System, das die Dokumente, die als Antwort zu einer Suchanfrage zurückgeliefert werden, vektorisiert und abhängig von ihrer Ähnlichkeit thematisch organisiert. Die Suchergebnisse werden in Form einer erforschbaren, intuitiven, thematisch organisierten topographischen Karte visualisiert, wobei Zusammenhänge zwischen den Dokumenten durch ihre Nähe repräsentiert werden. Thematisch ähnliche Dokumente werden gruppiert und bilden dicht besiedelte Bereiche. Diese Bereiche werden mit Schlüsselwortern zugehöriger Dokumente gekennzeichnet und als Berge visualisiert. Die Berge sind von niedrigeren Bereichen oder Wasserflächen, in denen sich weniger ähnliche Objekte befinden, getrennt.
Die thematische Visualisierungskarte wird konstruiert, indem zuerst die Clusteringalgorithmen auf die Dokumente in vektorisierter Form angewendet werden um Cluster von ähnlichen Dokumenten zu bilden. Danach werden die Dokumente, mit Hilfe einer force-directed placement Methode, abhängig von der Ähnlichkeit ihrer Vektoren im 2-D Viewport Raum positioniert. Anschliessend, basierend auf den berechenten 2-D Dokumentenkoordinaten, wird ein topographisches Hintergrundbild generiert. Um Plattformunabhängigkeit zu gewährleisten ist Visualisation Islands in Java implementiert.
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laufend
Beginn: 2009-04
Beginn: 2009-10
