Vorstellung des Diplomarbeitsthemas. dawn. (direction. anticipation in web-navigation. navigation) Sebastian Stober 12.

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1 Vorstellung des Diplomarbeitsthemas dawn (direction anticipation in web-navigation navigation) Sebastian Stober 12. August 2005

2 Motivation Suchmaschinen & Verzeichnisse bieten einem User einen guten Einstiegspunkt bei der Suche nach Informationen Im weiteren Verlauf der Suche ist der Nutzer aber immer noch auf sich allein gestellt Idee: User beim Browsen nach Information unterstützen - navigation 22

3 Verwandte Arbeiten Recommender-Systeme Schlagen Objekten vor (Produkte, Webseiten) Bauen gewöhnlich ausführliche Nutzerprofile auf Oft begrenzte Menge von (gut strukturierten) Daten (Produkte eines Online-Shops, Unterseiten einer Webseite) Content Based Recommender Systems: Vergleich der tatsächlichen Inhalte von Dokumenten mit dem Profil des Users -> > Relevanz Collaborative Based Recommender Systems: User mit ähnlichen Profilen erkennen und Dokumente, die durch einen User gefunden wurden, anderen zugänglich machen Spezielle Anwendung: Tour-Generatoren - navigation 33

4 Verwandte Arbeiten Webwatcher [Joachims, Freitag, Mitchell, Mladenic] Webwatcher a a tour guide agent for the world wide web server-seitig seitig (offline berechnet), collaborative Fragt User, wonach er sucht und schlägt Touren von Usern vor, die ähnliches gesucht haben. Letizia [Lieberman] Letizia an agent that assists web browsing client-seitig seitig, Just-In In-Time-IR, content-based Lookahead-browsing browsing,, User-Profile modelliert aktuellen Information-Need Need. - navigation 44

5 Verwandte Arbeiten Web-Usage Mining (allgemein) Versucht, das Surfverhalten von Besuchern einer Webseite zu modellieren Identifizierung von User-Typen server-seitig seitig, offline seitengebunden Idee: Seitengebundene Ansätze des Web-Usage Minings verallgemeinern und auf Recommender-Systeme (speziell Just-In In-Time-IR) ) übertragen - navigation 55

6 Markov-Modelle Modelle Werden im Web-Usage Usage-Mining verwendet Basieren auf Markov-Ketten Ketten: Spezielle stochastische Prozesse mit folgender Eigenschaft: Kennt man erst einmal die Gegenwart des Prozesses, lassen sich Prognosen über die Zukunft des Prozesses nicht durch zusätzliche Kenntnisse seiner Vergangenheit verbessern. Bei einem Markov-Modell Modell k-ter Ordnung werden die letzten k Schritte zur Vorhersage des nächsten Schrittes herangezogen. (D.h. alle Schritte davor haben keinen Einfluß auf die Vorhersage.) - navigation 66

7 Markov-Modelle Modelle 1,00 0,81 P 3 P 4 1,00 P 1 S 0,25 0,19 P 7 0,70 E 0,75 0,55 0,30 1,00 P 2 P 6 0,45 P 5 0,83 0,17 - navigation 77

8 Modell - Konzept Clustern von Webseiten (Inhalt, Keywords,, Meta-Daten) Allgemeines Markov-Modell Modell aufbauen: Jedes Cluster entspricht dann einem Knoten im Markov-Modell Modell erster Ordnung Der aktuelle Zustand (momentan angezeigte Seite(n)) wird durch Ähnlichkeit zu den Clustern bestimmt. Dabei kann ein Zustand mehreren Clustern zugeordnet werden (Fuzzy-Zugehörigkeit). - navigation 88 Die Vorhersage ergibt sich aus der (gewichteten) Überlagerung der Vorhersagen des Markov-Modells Modells für die einzelnen Cluster. Erweiterung auf k-te Ordnung Kandidaten für Vorschläge werden durch Lookahead- Crawling gesammt

9 Trainingsdaten Server-Logs nur auf eine Website beschränkt nicht öffentlich verfügbar Proxy-Logs enthalten zwar Zugriffe auf verschiedene Websites aber nicht deren Inhalt nicht öffentlich verfügbar Benchmark-Datensätze keine passenden vorhanden Trainingsdaten müssen selbst gesammelt werden Können auch für andere Arbeiten verwendet werden - navigation 99

10 System-Architektur Proxy-Ansatz User hat von verschiedenen Systemen Zugriff User kann weiterhin seinen Browser verwenden Minimaler Installationsaufwand für User Proxy-Setup sehr einfach Systemunabhängig (nur Browseranhängig) Rechen- und bandbreitenintensive Prozesse laufen auf dem Proxy Zentrale Speicherung der Daten Nachteil: Angreifbar durch feste Adresse Nur der Proxy muß installiert und gewartet werden - navigation 10

11 System-Architektur Internet HTTP HTTP-Proxy(RabbIT2) -Logging der HTTP-Requests -User Authentifizierung -Sessionerkennung -Link-Extraktion -Modifikation der HTML-Seiten -Schnittstellen für Recommender HTTP Web-Browser HTTP JDBC Datenbank (MySQL) JDBC Web-Frontend(Tomcat) -Konfiguration & Steuerung -User-Verwaltung -Event-Logging (Click, Enter, Leave) - navigation 11

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