User Modelling. Praxisprojekt ASDL Sommersemester April 2006

Transkript

1 User Modelling Praxisprojekt ASDL Sommersemester April 2006

2 Inhalt Was ist ein Benutzermodell und woraus besteht es? Warum braucht man Benutzermodelle? Arten von Benutzermodellen Erfassung von Benutzerdaten Kontextmodellierung Benutzermodellbasierte Adaption User-Modelling-Systeme Problem Datenschutz, P3P Anwendungbeispiel (Netmind) 2

3 Was ist ein Benutzermodell? Ein Benutzermodell ist eine Wissensbasis in einem Dialogsystem, das Annahmen über alle Benutzeraspekte enthält, die für das Dialogverhalten des Systems relevant sind. [Essing01] 3

4 Warum braucht man Benutzermodelle? (1) Wissen über den Benutzer ist notwendig, damit sich ein System an den Benutzer anpassen kann Dieses Wissen muss in einem Modell repräsentiert werden Aus den Daten des Modells können dann Informationen über den Benutzer gewonnen werden [Neukomm03] 4

5 Warum braucht man Benutzermodelle? (2) Anwendungsgebiete für Benutzermodelle Personalisierte Web-Anwendungen und Software E-Commerce E-Learning Marketing... 5

6 Woraus besteht ein Benutzermodell? (1) Benutzerdaten Vorhandenes oder fehlendes Wissen des Benutzers Pläne und Ziele des Benutzers Benutzerpräferenzen Benutzerfähigkeiten Benutzermissverständnisse... [Kobsa93] [Essing01] 6

7 Woraus besteht ein Benutzermodell? (2) Benutzungsdaten Selektionen des Benutzers: z.b. von Webseiten oder Hilfetexten mit bestimmten Inhalten zeitliches Benutzungsverhalten: User Tracking Bewertungen durch den Benutzer: Bewertungen des Benutzers über Brauchbarkeit von Produkten oder Information (Relevance Feedback) Regelmäßigkeiten im Benutzungsverhalten: z.b. häufig vorkommende Aktionssequenzen... [Kobsa04] 7

8 Woraus besteht ein Benutzermodell? (3) Kontextdaten Aufgabe: z.b. Einkauf von Waren Ort: z.b. physischer Aufenthaltsort eines Benutzers Zeit: z.b. Datum, Uhrzeit, Zeitzone Gerät: z.b. Gerätetyp (Desktop-PC, PDA, Handy,...), Bildschirmgröße, Bandbreite... [Ziegler et al 05] 8

9 Entwurfsentscheidungen bei Benutzermodellen Welche Information über den Nutzer sollen in das Modell aufgenommen werden? Wie kann diese Information gewonnen werden? In welcher Form soll diese Information im Modell repräsentiert werden? Wie ist das Modell im Zeitverlauf anzupassen? [Essing01] 9

10 Arten von Benutzermodellen [Essing01] [Mertens et al 01] 10

11 Arten von Benutzermodellen Stereotypen [Kobsa93] 11

12 Erfassung von Benutzerdaten (1) Implizit Die Aktivitäten des Benutzers werden beobachtet (z.b. durch Log-Dateien, Session-IDs) Aus diesen Daten werden dann Informationen über den Benutzer gewonnen (z.b. mit Data-Mining-Methoden) Der Benutzer is i.d.r. nicht darüber informiert Daffodil Sammelt Logdaten inklusive Session-IDs aller Benutzer, derzeit werden diese aber nicht benutzerspezifisch ausgewertet. 12

13 Erfassung von Benutzerdaten (2) Explizit Der Benutzer wird gezielt vom System aufgefordert Information über sich einzugeben Dies kann z.b. in Form von Multiple-Choice-Fragen geschehen Untersuchungen haben aber ergeben, dass Benutzer meistens nur bereit sind sehr wenige Fragen zu beantworten Daffodil Hat integrierten Fragebogen, mit dem Informationen über den Benutzer (Sucherfahrung, Beruf, etc.) abgefragt werden können. (allerdings bislang nur ziemlich rudimentär implementiert) 13

14 Kontextmodelle (1) Ansatz zur Kontextmodellierung [Ziegler et al 05] Modellierung durch Kontextrelationen Gerichtete Relation zwischen Kontextfaktor und Domäne Verarbeitung z.b. durch probabilistische Verfahren Beispiel: siehe nächste Folie 14

15 Kontextmodelle (2) [Ziegler et al 05] 15

16 Benutzermodellbasierte Adaption (1) [de Vrieze et al 04] 16

17 Benutzermodellbasierte Adaption (2) [de Vrieze et al 04] Initialisierung: Macht das Benutzermodell bereit zur Nutzung Aktualisierung: Aktualisierung des Benutzermodells während der Laufzeit des Systems Anpassung: Verwendung des Benutzermodells zur Anpassung des Systems 17

18 Benutzermodellbasierte Adaption (3) Die Daten über den Benutzer können nicht einfach ohne zusätzliche Bearbeitung im Benutzermodell gespeichert werden. 1. Ansatz: Prozessierung der Daten vor der Speicherung im Benutzermodell 2. Ansatz: Prozessierung der Daten wenn Information über den Benutzer aus dem Benutzermodell benötigt werden 3. Ansatz: Mischung aus den ersten beiden Ansätzen 18

19 User-Modelling-Systeme (1) Akademische Entwicklungen (Anfang bis Mitte 90er-Jahre) UMT BGP-MS DOPPELGÄNGER TAGUS um... [Kobsa 01] 19

20 User-Modelling-Systeme (2) Merkmale sollten domänenunabhängig funktionieren möglichst große Ausdrucksstärke starke Inferenz-Fähigkeiten waren selbst in der Forschung nur wenig verbreitet 20

21 User-Modelling-Systeme (3) Kommerzielle Entwicklungen (seit Ende 90er-Jahre) GroupLens Like Minds Personalization Server FrontMind LearnSesame... 21

22 User-Modelling-Systeme (4) Merkmale Client-Server-Architektur Importmöglichkeiten für externe Daten Berücksichtigung von Datenschutzaspekten schnelle Anpassung Erweiterbarkeit... 22

23 Datenschutz (1) Problem bei der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Benutzerdaten: Datenschutz Sammelleidenschaft von Unternehmen Unerlaubte Weitergabe von Benutzerdaten Gläserner Kunde... [Mertens et al 01] 23

24 Datenschutz (2) P3P (Platform for Privacy Preferences) Durch das W3C standardisierte, technische Plattform zum Austausch von Datenschutzinformationen im Internet Webanbieter hinterlegt Beschreibung im maschinenlesbaren P3P-Format auf dem Webserver Vor dem Aufruf einer Webseite werden dann die Angaben des Benutzers mit den Angaben des Anbieters verglichen Wird unterstützt von Mozilla und vom Internet Explorer (Firefox mit Erweiterung) 24

25 Datenschutz (3) [ULD Schleswig-Holstein] 25

26 Datenschutz (4) P3P-Einstellungen für Cookies bei Mozilla 26

27 Anwendungsbeispiel (1) NetMind Entwickelt von der Firma Mindlab NetMind klassifiziert die Online-Nutzer und ordnet sie nach dem Betreten der Website und der Beobachtung der ersten Navigationsschritte einem Verhaltenstyp zu. Die Inhalte werden in Echtzeit an das Interessensprofil des Besuchers angepasst. Ändert der Nutzer während einer Session sein Verhalten so kann er gegebenenfalls ständig einer neuen Klasse zugeordnet werden. [Mindlab] 27

28 Anwendungsbeispiel (2) -> 28

29 Ende 29

30 Quellen [de Vrieze et al 04] P.T. de Vrieze, P. van Bommel, Th.P. van der Weide: A Generic Engine for User Model Based Adaptation, 2004 [Essing01] Niklas Essing: Anwendungen der Benutzermodelle aus der Künstlichen Intelligenz: Repräsentationsmöglichkeiten für Benutzerprofile, 2001 [Kobsa93] Alfred Kobsa: User Modeling: Recent Work, Prospects and Hazards, 1993 [Kobsa01] Alfred Kobsa: Generic User Modeling Systems, 2001 [Kobsa04] Alfred Kobsa: Adaptive Verfahren Benutzermodellierung, 2004 [Mertens et al 01] Peter Mertens, M. Stößlein, Th. Zeller: Personalisierung und Benutzermodellierung in der betrieblichen Informationsverarbeitung Stand und Entwicklungsmöglichkeiten, 2004 [Mindlab] [Neukomm03] Jonas Neukomm: Adaptive Web & Usability, 2003 [ULD Schleswig-Holstein] [Ziegler et al 05] Jürgen Ziegler, Steffen Lohmann, J. Wolfgang Kaltz: Kontextmodellierung für adaptive webbasierte Systeme,