Integration von kontextunterstütztem Information Retrieval in Portalsysteme

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1 Integration von kontextunterstütztem Information Retrieval in Portalsysteme Andreas Henrich, Karlheinz Morgenroth Lehrstuhl für Angewandte Informatik I Fachgruppe Informatik, Fakultät Mathematik und Physik Universität Bayreuth, D Bayreuth {andreas.henrich Abstract: Mitarbeitern die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt zugänglich zu machen stellt heute einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar, dem zunehmend durch sog. B2E-Portalsysteme Rechnung getragen wird. Die von diesen Systemen abgedeckten Prozesse des Wissenserwerbs und der Informationsbereitstellung stellen komplexe Aufgaben dar, die durch unscharf artikulierte Informationsbedürfnisse der Mitarbeiter sowie einen stetig wachsenden Umfang und eine zunehmende Heterogenität der verfügbaren Daten gekennzeichnet sind. Wir präsentieren einen methodischen Ansatz für die Nutzung von Kontext- und Nutzerinformation bei der Suche nach relevanten Informationen sowie einen daraus abgeleiteten Architekturrahmen für die Integration entsprechender kontextunterstützter Information Retrieval Dienste in Portalsysteme. Unser integriertes Kontext- und Nutzermodell bildet eine Gesamtsicht aus mehreren Einzeldimensionen mit ihrer Historie ab, die u.a. die Interaktion eines Benutzers mit Anwendungssystemen, Inhalte von Dokumenten, persönliche Profile sowie das Organisationsmodell berücksichtigt. Dieser Dienst kann einen Nutzer proaktiv auf Dokumente hinweisen, die zu seiner aktuellen Tätigkeit relevant sind, und ihn reaktiv bei der manuellen Suche unterstützten. 1 Motivation Business to Employee- bzw. B2E-Portalsysteme stellen einen Ansatz für Informationssysteme dar, der auf die direkte Versorgung der einzelnen Mitarbeiter mit für sie relevanten Informationen zielt. Dabei werden sowohl unternehmensinterne als auch -externe Informationsquellen und Dienste in einem Portal gebündelt, das den Mitarbeitern ein personalisiertes, individuell zugeschnittenes Angebot bereitstellt. Die Auswahl und Kombination der verfügbaren Informationsquellen und Dienste orientiert sich an den speziellen Informationsbedürfnissen des einzelnen Mitarbeiters, die innerhalb einer Unternehmung durch dessen Tätigkeit determiniert werden. In einem derartigen Portalsystem kommt der Information Retrieval Komponente, die aus der Flut an verfügbaren Daten die für jeden Mitarbeiter relevante Information filtern soll, besondere Bedeutung zu. Primär hat eine derartige Information Retrieval Komponente zwei Aufgaben zu leisten:

2 - Die Information Retrieval Komponente sollte die Möglichkeit bereitstellen, auf Anforderung des Benutzers nach relevanten Dokumenten zu suchen. Dazu gibt ein Benutzer eine Suchanfrage entweder in natürlicher Sprache, mittels Schlüsselwörtern oder in Form eines Booleschen Ausdrucks an. Von dieser Repräsentation des Informationsbedürfnisses eines Benutzers ausgehend wird nun das unternehmensweite Intranet nach relevanten Informationen bzw. Dokumenten durchsucht. Dabei können auch im Internet verfügbare Suchmaschinen oder ausgewählte externe Datenquellen in die Suche einbezogen werden. Zusätzlich zu der vom Benutzer eingegebenen Suchanfrage können Informationen über den aktuellen Arbeitskontext helfen, das vom Benutzer geäußerte Informationsbedürfnis zu präzisieren und damit die Antwort der Information Retrieval Komponente zu verbessern. In diesem Fall arbeitet das Information Retrieval System reaktiv und nutzt Informationen über den Arbeitskontext des Benutzers lediglich, um das Ergebnis einer Suchanfrage zu verbessern. - Als Ergänzung zu diesem reaktiven Verhalten ist ein proaktives Verhalten des Systems gegenüber dem Benutzer wünschenswert. In diesem Fall werden die aus dem Arbeitskontext des Benutzers gewonnenen Informationen benutzt, um entsprechende Charakteristika von Dokumenten aufzustellen, die für den Benutzer in seiner aktuellen Tätigkeit hilfreich sein könnten. Mittels dieser Charakteristika werden dann im Intranet oder in anderen Quellen relevante Dokumente identifiziert. Das Ergebnis einer derartigen Suche wird dem Benutzer innerhalb eines Portalsystems typischerweise in einem eigenen Bildschirmbereich präsentiert. In den beiden soeben aufgezeigten Fällen bedarf es des Verständnisses des aktuellen Arbeitskontexts des Benutzers. Basis dafür ist sowohl ein Modell, das den Arbeitskontext repräsentiert, als auch eine technische Architektur, die es erlaubt, aus den verschiedenen Aktionen, die ein Benutzer mit den Anwendungsprogrammen während der Ausübung seiner Tätigkeit vollführt, seinen Arbeitskontext abzuleiten. Dabei kann neben diesen Interaktionen auch auf Informationen aus anderen Systemen wie z.b. einem Workflow-Managementsystem oder einem Verzeichnisdienst zurückgegriffen werden. In diesem Papier präsentieren wir einen Ansatz für einen Architekturrahmen (ein Framework) zur Realisierung eines kontextunterstützten Information Retrieval Systems. Dieses Framework beinhaltet sowohl ein Benutzermodell (Abschnitt 2) als auch eine Middleware-Architektur. Diese Middleware-Architektur ermöglicht die Ableitung eines offenen, kontextunterstützten Information Retrieval Systems, das in unternehmensweite Portalsysteme (Enterprise Information Portals, EIP) integriert werden kann (Abschnitt 3). In Abschnitt 4 diskutieren wir verwandte Ansätze. 2 Nutzung von Kontextinformation für Information Retrieval Ausgangspunkt für ein kontextunterstütztes Information Retrieval System ist ein Modell, das den Kontext eines Benutzers abbildet. Abbildung 1 gibt einen Überblick über das von uns in Anlehnung an Modellvorschläge von Klemke [Kl00] und van Elst et al. [EAB01] entworfene Kontextmodell. Im Unterschied zu diesen Vorschlägen berücksichtigt unser Modell eine Reihe verschiedener Dimensionen und unterscheidet zudem As-

3 pekte, die sich über die Zeit hinweg invariant verhalten, von Aspekten, die ein sehr dynamisches Verhalten an den Tag legen. Interaktionskontext Arbeitskontext Ereignisse strukturierte Aufgaben unstrukturierte Aufgaben vergangene Daten aktuelle Aktionen Workflow Aufgaben Aktionsfolgen Aufgaben Aktionen Snapshots Interaktion Tätigkeit Dimensionen Nutzermodell physisch organisatorisch Profile geographisch Stelle Wissen Wissen zeitlich Rolle Fähigkeiten Fähigkeiten Benutzerkontext Interessen persönliches Profil aufgabenspezifisches Profil Abbildung 1: Einheitliches Nutzermodell für Kontextinformationen Unser Kontextmodell differenziert grundlegend zwischen einem Benutzerkontext, einem Arbeitskontext und einem Interaktionskontext: - Der Benutzerkontext umfasst sowohl den physikalischen und organisatorischen Kontext eines Benutzers als auch ein Profil des Benutzers. Diese einzelnen Aspekte werden im Folgenden als Dimensionen bezeichnet.

4 Der physikalische Kontext beinhaltet beispielsweise die geographischen Daten über den Arbeitsplatz eines Mitarbeiters wie auch dessen typische An- und Abwesenheitszeiten. Der organisatorische Kontext beinhaltet sowohl die Stelle, die eine Person innerhalb der Organisation besetzt, als auch die einzelnen Rollen, die sie ausfüllt. Dies schließt eine Stellenbeschreibung wie auch die erwarteten Fähigkeiten und das Wissen eines entsprechenden Stelleninhabers mit ein. Der organisatorische Kontext beinhaltet auch Informationen über die Beziehungen zu anderen Personen innerhalb der Organisation. Darüber hinaus enthält diese Kontextdimension Informationen ü- ber die einzelnen Organisationseinheiten selbst, also beispielsweise über die Abteilung, in der ein Mitarbeiter tätig ist, und auch über die Ziele, die in einem bestimmten Unternehmensteil verfolgt werden. Diese Informationen können häufig aus einem Verzeichnisdienst innerhalb des Unternehmens gewonnen werden. Ein Benutzerprofil enthält Informationen über die Wissensgebiete und Fähigkeiten einer Person. In unserem Modell unterscheiden wir zwischen dem persönlichen Profil, das von einer Person selbst vorgegeben werden kann und beispielsweise persönliche Präferenzen und Interessen enthält, und einem aufgabenspezifischen Profil, das Informationen über Wissensgebiete und Fähigkeiten widerspiegelt. Dieses aufgabenspezifische Profil bestimmt sich aus den Aufgaben und Tätigkeiten, die ein Benutzer in der Vergangenheit ausgeführt hat. Diese verschiedenen Teildimensionen des Benutzerkontexts haben gemein, dass sie sich über die Zeit nur sehr langsam verändern. Dabei ist zu erwarten, dass sich die den einzelnen Teildimensionen jeweils zugeordneten komplexen Werte bzw. Objekte nur in Zeiträumen von Monaten oder Jahren ändern werden. - Der Arbeitskontext charakterisiert die aktuelle Tätigkeit, die eine Person ausführt. Dabei lässt sich diese Tätigkeit entweder durch die wohl definierten Aufgaben in einem Workflow oder durch die ausgeführten Aufgaben und Aktionen beschreiben, welche eine unstrukturierte Tätigkeit mit sich bringt. In ersterem Fall wird eine konkrete Beschreibung der einzelnen Aufgaben oder der gesamten Tätigkeit vorliegen, während im zweiten Fall typischerweise nur sehr vage Informationen über die Tätigkeit verfügbar sind. Trotzdem ist die Information über den aktuellen Arbeitskontext von herausragender Bedeutung für die Konkretisierung des Informationsbedürfnisses einer Person. Die technische Sicht auf den Arbeitskontext schließt die aktuell verwendeten Module eines Anwendungssystems mit ein, die eine Person zur Ausübung ihrer Tätigkeit verwendet. Dies sind beispielsweise ein Enterprise Resource Planning (ERP)- System oder eine Softwareentwicklungsumgebung (IDE). Der Arbeitskontext einer betrachteten Person wird sich deutlich häufiger ändern als dies vom Benutzerkontext zu erwarten ist. - Die aktuellen Interaktionen eines Benutzers mit den von ihm eingesetzten Anwendungssystemen spiegelt der Interaktionskontext wider. Diese Interaktionen werden durch Nachrichten von Menübefehlen oder Dialogen repräsentiert, die ein Benutzer während der Arbeit mit einem Anwendungssystem ausführt bzw. verwendet, beispielsweise das Öffnen eines Kunden in einem Customer Relationship Management (CRM)-System oder die Berechnung des vom Kunden getätigten Umsatzes in einem vorgegebenen Zeitraum. Auch das Hervorheben eines Wortes in einem Textdoku-

5 ment oder die Ausführung einer bestimmten Formatierungsoperation stellen relevante Nachrichten dar. Um diese Nachrichten für ein kontextunterstütztes Information Retrieval System verwertbar zu machen, müssen sie mit weiteren Informationen angereichert werden. So muss die Nachricht, dass eine Textstelle hervorgehoben wurde, auch den Textinhalt mit erfassen. Der Interaktionskontext ändert sich dynamisch innerhalb von Minuten bis herunter zu Sekunden. Neben den aktuellen Werten der einzelnen Kontextdimensionen ist auch deren Veränderung über die Zeit für die Bestimmung eines Kontextes von Interesse. In jeder Dimension unseres Kontextmodells werden die zeitlichen Aspekte durch die Bildung von Snapshots abgebildet. Jeder Snapshot hält die Information einer Dimension an dem Zeitpunkt fest, als sie erzeugt wurde. Snapshots können dabei entweder periodisch für sich kontinuierlich verändernde Dimensionen erzeugt werden oder nur dann, wenn eine Werteänderung in einer Dimension erfolgt. Das Ergebnis ist eine Liste von Snapshots, welche die Veränderung über die Zeit abbilden. Die Historie der einzelnen Dimensionen kann nun auf verschiedene Arten ausgewertet werden: - Eine Serie von Ereignissen innerhalb des Interaktionskontextes ermöglicht eine bessere Aussage über die Aktion eines Benutzers als ein einzelnes Ereignis. Zudem ermöglicht die Identifikation von bestimmten Ereignisserien auf Anwendungsebene die Ableitung von Benutzeraktionen. Beispielsweise lässt eine bestimmte Serie von Menü- und Dialogereignissen in einer Softwareentwicklungsumgebung auf den Einsatz eines spezifischen Software Design-Patterns in der Softwareentwicklung schließen. In diesem Fall könnte ein proaktives Retrieval System andere Quelldateien präsentieren, in denen ebenfalls dieses Design Pattern zum Einsatz gekommen ist. Im Allgemeinen bedeutet dies nun, dass eine Serie von Ereignissen auf Anwendungsebene die Ableitung von Benutzeraktionen ermöglicht. Einen derartigen Ansatz verfolgt beispielsweise auch das Lumìere-Projekt [Ho98], das temporale Logik einsetzt, um entsprechende Ableitungsregeln zu definieren. Wenn man diesen Ansatz konsequent verfolgt, gelangt man von einzelnen Ereignissen über Ereignisserien zu Aktionen und über Aktionen und die Betrachtung ihrer zeitlichen Abfolge wiederum zu typischen Aktionsfolgen. Dies spiegelt sich in Abbildung 1 im Bereich des Interaktionskontextes wider. - Der Kontext eines Benutzers lässt sich nicht nur aus den aktuellen Werten der einzelnen Dimensionen des Kontextmodells ableiten. Vielmehr ist auch der zeitliche Verlauf der einzelnen Werte in den Snapshots für die Bestimmung des Nutzerkontextes von Relevanz. Dabei kann aus den einzelnen Snapshots einer Kontextdimension durch entsprechende Gewichtung ein Gesamtwert ermittelt werden. Ein Ansatz kann darin bestehen, den bisher ermittelten Gesamtkontext mit 1 α zu gewichten und mit dem aktuellsten Wert, gewichtet mit α, zu mitteln, wobei α beispielsweise ein Wert von 0,25 zugewiesen werden kann. Neben diesem Ansatz können auch

6 weitere, ausgefeiltere Algorithmen zum Einsatz kommen, die beispielsweise ein allmähliches Vergessen nachbilden [Ko00]. - Einen weiteren Aspekt stellt die Möglichkeit dar, aus den einzelnen Snapshots die Erkenntnis zu ziehen, dass ein Benutzer in verschiedenen Arbeitskontexten arbeitet bzw. zwischen diesen wechselt. Beispielsweise erlaubt die Analyse der von einer Person zuletzt verfassten Dokumente den Rückschluss darauf, dass die Person sowohl Interesse an elearning-themen als auch an verteilten Datenbanken zeigt. In diesem Fall sollte ein Retrieval System die beiden Interessensgebiete erkennen und trennen können. Neben den Daten, die im Kontextmodell eines Benutzers selbst abgelegt sind, stellen auch die Modelldaten anderer Benutzer eine zusätzliche Quelle dar, die zur Bestimmung des Kontextes einer Person herangezogen werden kann. Dazu können in einem ersten Schritt Personen identifiziert werden, die innerhalb einer Unternehmung entweder eine vergleichbare Stelle oder Rollen innehaben oder ähnliche Aufgaben ausführen. Über ein derartiges Ähnlichkeitskriterium können Cluster von Personen und deren Kontextmodellen gebildet werden, bei denen man davon ausgehen kann, dass die Personen in einem Cluster über ähnliche Wissensgebiete und Fähigkeiten verfügen bzw. ähnliche Tätigkeiten ausführen oder bereits getätigt haben [UM95]. Ein derartiger Ansatz kann nun auf zwei Arten angewendet werden: - Ein Cluster von Kontextmodellen kann für einen neuen Benutzer als initiales Kontextmodell angewendet werden, solange dieser Benutzer nicht genügend eigene Kontextinformationen angesammelt hat. - Ein Cluster von Kontextmodellen kann zudem als Organizational Memory [Ab98] angesehen werden, der das eigene Kontextmodell ergänzt und erweitert. In diesem Fall kann auf Wissen zurückgegriffen werden, das bereits von anderen Mitgliedern der Organisation angesammelt wurde. Dabei wird das Cluster von Kontextmodellen als gewichtete Erweiterung zum eigenen Kontextmodell hinzugefügt. Von dem in diesem Abschnitt vorgestellten Kontextmodell ausgehend erfolgt nun die Ableitung eines generischen Architekturrahmens. 3 Generischer Architekturrahmen Ein Framework für ein kontextunterstütztes Information Retrieval System muss die Erzeugung, Verwaltung, Bearbeitung und den Zugriff auf Kontextdaten unterstützen. Abbildung 2 zeigt unseren Ansatz, der diese einzelnen Aufgaben unterstützt. Unsere Architektur lässt sich grob in vier Teilbereiche aufteilen. Auf der linken Seite sind die Anwendungen, mit denen der Nutzer direkt arbeitet, dargestellt. Hierzu gehören zunächst die Anwendungen (Office-Anwendungen, ERP-Systeme, ), die der Benutzer zur Erfüllung seiner Aufgaben benötigt. Diese Anwendungen können im Extremfall vollständig in das B2E-Portal integriert sein. Häufiger wird jedoch eine lose Kopplung zwischen Portalsystem und Anwendungen vorliegen. Dies deutet die graue Hinterlegung in der Abbildung an. Die Aufgabe des Portalsystems besteht dabei darin, den Benutzer bei seiner Arbeit zu unterstützen. Hierzu gehört insbesondere das Angebot einer Anfra-

7 gemöglichkeit sowie die Bereitstellung proaktiv ermittelter Informationen. In der Mitte des Architekturrahmens ist die dreistufige Transformationseinheit angelegt, die für den Empfang und die Verarbeitung der Nutzerinteraktionen sowie die Generierung der proaktiven Suchanfragen und Verfeinerung der vom Benutzer gestellten Anfragen verantwortlich ist. Dabei werden vom Anwendungssystem Nachrichten über elementare Systeminteraktionen (Mausbewegungen, Tastaturbefehle, ) und über Benutzerinteraktionen sowie direkt geäußerte Informationsbedürfnisse entgegengenommen. Im unteren Teil der Abbildung ist die Verwaltungseinheit für die Kontextmodelldaten dargestellt. Schließlich ist auf der rechten Seite das eigentliche Information Retrieval System eingeordnet. Im Folgenden gehen wir genauer auf die einzelnen Teilbereiche der Architektur ein. Portalsystem Applikation 1 Plug-In empfohlene Dokumente / Informationen Ergebnisliste Systemereignisse Benutzeraktionen Informationsbedürfnisse Applikation 2 Plug-In Retrieval System Applikation 3 Plug-In Transformationsregeln Systemereignisse Benutzeraktionen Informationsbedürfnisse Transformationsschicht Einheitliches Nutzermodell Connector Connector Connector Connector Verzeichnisdienst organisatorische Informationen Präferenzen Workflow- & Aufgabeninformation Abbildung 2: Generischer Architekturrahmen

8 3.1 Nachrichten des Anwendungssystems, Benutzeraktionen und Informationsbedürfnisse Dieser Teil der Gesamtarchitektur ist für die Anbindung der Anwendungssysteme zuständig, die ein Benutzer während seiner Tätigkeit verwendet und die als Quelle zur Erschließung von Kontextinformationen dienen. Dazu ist es notwendig, dass ein Anwendungssystem über entsprechende Plug-Ins oder geeignete Schnittstellen (siehe auch Abschnitt 3.3) Informationen an die Transformationseinheit weiterleitet. Bei diesen Informationen unterscheiden wir drei Abstraktionsebenen: - Nachrichten des Anwendungssystems auf Systemebene: Eine Nachricht in diesem Sinne wird von einer atomaren Funktion eines Anwendungssystems versendet, die von einem Benutzer direkt oder indirekt ausgeführt worden sein kann. Je nach Typus des Anwendungssystems kann auch die Art der Nachrichten variieren. Für ein Customer Relationship Management (CRM)-System können derartige Nachrichten die Auswahl eines bestimmten Kunden und die Ausführung bestimmter Aktionen auf dessen Datenbestand mitteilen. In einem Informationssystem für Rechtsanwälte, das die Erstellung von Verträgen unterstützt, können Nachrichten auf Systemebene über den eingegebenen Text eines Paragraphen und die darin hervorgehobenen Wörter Auskunft geben. Eine Nachricht setzt sich aus mehreren Bestandteilen zusammen. Neben dem Nachrichtentyp und einem Zeitstempel enthält sie eine Liste von Attribut/Wert-Paaren. Dabei kann ein Attributwert ein atomarer Wert, ein Text oder ein komplexes Objekt sein. Zudem ist über Call-back-Methoden die Möglichkeit gegeben, dass weiterverarbeitende Stufen bei Bedarf auf Daten der Anwendungssysteme zugreifen können. Ziel bei der Erzeugung von Nachrichten eines Anwendungssystems muss es immer sein, dass eine Nachricht genügend Informationen enthält, um Rückschlüsse über den Arbeitskontext des Benutzers zu ermöglichen. - Benutzeraktionen: Im Allgemeinen beschreiben Benutzeraktionen die aktuellen Tätigkeiten, die ein Benutzer in einem Anwendungssystem vollführt, auf einer höheren Abstraktionsebene, als dies die Nachrichten auf Anwendungsebene ermöglichen. In den oben gegebenen Beispielen beschreiben Benutzeraktionen, dass ein Benutzer X die aktuellen Umsätze eines Kunden Y abruft oder ein Benutzer X eine Gewährleistungsklausel für einen Kfz-Zulieferbetrieb verfasst. Eine Benutzeraktion setzt sich auf der technischen Ebene aus einem Aktionstyp, einem Zeitstempel und einer Liste von Attribut/Wert-Paaren zusammen. Die Attributwerte bestehen hier typischerweise aus textuellen Beschreibungen oder strukturierten Dokumenten wie Kundendatensätzen oder Vertragspassagen. - Informationsbedürfnisse: Ein Informationsbedürfnis wird gewöhnlich durch einen Text in natürlicher Sprache, einen Booleschen Ausdruck oder eine Menge von Schlüsselwörtern repräsentiert, die relevante Informationen beschreiben. In unserer Architektur ergänzen wir ein Informationsbedürfnis mit einem Typattribut, das kennzeichnet, ob das Bedürfnis dringend ist wenn der Ausgangspunkt eine manuelle Anfrage eines Benutzers war oder latent wenn es als ständiger Informationsbedarf abgelegt ist. Die weiteren Attribut/Wert-Paare beschreiben das eigentliche Informationsbedürfnis, wobei vordefinierte Attribute eine Beschreibung als Anfragetext, Booleschen Ausdruck oder in Form von Schlüsselwörtern ermöglichen.

9 Anwendungssysteme können die Quelle von Nachrichtenobjekten aller drei Typen sein. Um dies zu erreichen, müssen die Anwendungssysteme durch Plug-Ins mit den entsprechenden Schnittstellen versehen werden (siehe auch Abschnitt 3.3). Darüber hinaus überführt die Transformationsschicht Nachrichten eines Anwendungssystems auf Systemebene in Benutzeraktionen und ankommende Benutzeraktionen in Informationsbedürfnisse sobald gewisse Muster von Systemereignissen und/oder Benutzeraktionen erkannt werden. Die Transformationsschicht wendet hierzu Methoden der Temporalen Logik an. Beispielsweise lässt sich aus zwei aufeinanderfolgenden Benutzeraktionen Benutzer X ruft den Umsatz an Heizelementen des vergangenen Quartals eines Kunden Y ab und Benutzer X liest Unternehmensnachrichten des Kunden Y, die über ein zukünftiges Engagement im Markt der Geschirrspülmaschinen in den USA berichten das Informationsbedürfnis nach Marktstudien über Haushaltstechnik in den USA ableiten. Darüber hinaus generiert die Transformationsschicht aus den eingehenden oder ermittelten Informationsbedürfnissen die Anfragen an das Retrieval System. Dabei werden die so ermittelten Informationsbedürfnisse mit Kontextinformationen aus dem Kontextmodel erweitert und in die Anfragesyntax des konkreten Retrieval Systems überführt. Anhand einer konkreten Implementierung unseres Frameworks in Verbindung mit einem Retrieval System, das auf dem Vektorraummodell (VRM) [SM83] basiert, wollen wir die Überführung eines Informationsbedürfnisses in eine Anfrage betrachten. Das Vektorraummodell geht von der Annahme aus, dass über eine Menge von Termen sowohl die verwalteten Dokumente als auch die Suchanfragen dargestellt werden können. Dokumente und Suchanfragen werden als Termvektoren der Form D i = (a i1 ; a i2 ; ; a it ) und Q j = (q j1 ; q j2 ; ; q jt ) repräsentiert, wobei t der Mächtigkeit der Termmenge entspricht. Die einzelnen Koeffizienten a ik und q jk repräsentieren nun die Relevanz eines Dokumentes D i bzw. einer Anfrage Q j zum Term k. Zur Berechnung dieser Koeffizienten sind zahlreiche Ansätze vorgeschlagen worden (siehe z.b. [SB88], [Ha95]). In unserem Architekturrahmen kann eine dieser Berechnungen eingesetzt werden, um zunächst entsprechende Anfragevektoren aus den typischerweise in Form von textuellen Beschreibungen vorliegenden Informationsbedürfnissen abzuleiten. Auch zu den einzelnen Kontextdimensionen kann nun sofern diese mit textuellen Objekten assoziiert sind durch Anwendung der Berechnungen ein Vektor bestimmt werden. Beispielsweise kann ein Vektor aus den textuellen Beschreibungen der Stelle eines Benutzers und den Beschreibungen des Tätigkeitsfeldes sowie den Zielvorgaben einer Abteilung abgeleitet werden. Dieser Vektor, der nun eine Dimension in unserem Kontextmodell beschreibt, kann mit den Vektoren anderer Dimensionen und dem Vektor, der das Informationsbedürfnis beschreibt, zu einem Gesamtanfragevektor kombiniert werden. Dieser wiederum ist Ausgangspunkt für eine Suchanfrage an das Retrieval System. 3.2 Zugriff und Verwaltung der Kontextinformationen Im unteren Teil von Abbildung 2 werden der Zugriff und die Verwaltung der einzelnen Kontextinformationen adressiert. Wie wir bereits in Abschnitt 2 aufgezeigt haben, setzt sich unser Kontextmodell aus mehreren Dimensionen zusammen. Quelle für diese einzelnen Informationen sind neben der eigenen Ableitung mit Hilfe der Transformationseinheit auch eine Reihe von Verzeichnis- und Anwendungssystemen innerhalb eines

10 Unternehmens. Der Zugriff auf diese einzelnen Systeme wird durch eine Connector- Architektur ermöglicht, die eine Kapselung der spezifischen Zugriffsmethoden der Systeme erlaubt und gegenüber der Kontextdatenverwaltung ein einheitliches Interface zur Verfügung stellt. Kontextinformationen aus dem organisatorischen Umfeld können beispielsweise aus einem Verzeichnisdienst gewonnen werden, der auf X.500 basiert und mittels LDAP angesprochen werden kann. Workflow- und aufgabenrelevante Informationen können aus dem Repository eines Workflow-Managementsystems extrahiert werden (siehe [Ma01]). Im Gegensatz dazu werden die persönlichen Präferenzen und Benutzerprofile wie auch die Transformationsregeln der Nachrichten in einem eigenen Repository einer Implementierung des Architekturrahmens abgelegt. Für eine konkrete Implementierung des Retrieval Systems stellt die Qualität und Quantität der einzelnen Informationen einen entscheidenden Faktor für die erreichbare Precision 1 der Retrieval Ergebnisse dar. Eine Abbildung der Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den einzelnen Informationsquellen und ihren Daten, beispielsweise in einem Semantischen Netz [Br90] wäre hier von Vorteil, allerdings genügen bereits textuelle Beschreibungen der einzelnen Datenquellen. Aus diesen können mittels des Vektorraummodells wieder entsprechende Vektoren abgeleitet werden. 3.3 Anwendungssysteme Anwendungssysteme, die mit einem auf unserem Architekturrahmen basierenden System integriert werden sollen, müssen Nachrichten des Anwendungssystems, Benutzeraktionen und Informationsbedürfnisse eines Benutzers weiterleiten. Ein Anwendungssystem, das relevante Informationen über den Kontext eines Benutzers liefern kann, muss daher um entsprechende Nachrichten-Mechanismen sowie eine Schnittstelle zu unserem Architekturrahmen erweitert werden. Die Möglichkeit heutiger betrieblicher Anwendungssysteme und Softwareentwicklungssysteme, mittels Plug-In- oder Scripting- Mechanismen erweitert zu werden, kommt dieser Forderung entgegen. Beispielsweise lassen sich Office Anwendungen mittels Visual Basic for Applications (VBA) oder Integrierte Entwicklungsumgebungen aus dem Java-Umfeld mittels entsprechender Java Plug-Ins um neue Module und Funktionalitäten erweitern. Die Qualität und der Inhalt der generierbaren Nachrichtenobjekte hängen jedoch von der konkreten Anwendung ab. Bei einer Office-Suite, die ein sehr weites Aufgabenfeld abdeckt, lassen sich meist nur Nachrichten auf Anwendungsebene aus der Benutzerinteraktion ableiten. Im Gegensatz dazu lassen sich bei einem Anwendungssystem, das ganz spezielle und wohldefinierte Anwendungsgebiete abdeckt, Benutzeraktionen und sogar direkte Informationsbedürfnisse des Anwenders ableiten. Beispielsweise lassen sich aus einem Managementinformationssystem (MIS) direkte Informationsbedürfnisse ableiten, die eine Suche nach Marktstudien in vorgegebenen Bereichen und Geschäftsfeldern erlaubt. 1 Der Begriff der Precision wird im Information Retrieval verwendet, um die Fähigkeit eines Systems zu adressieren, nicht relevante Dokumente auszusondern und somit nicht in das Ergebnis einer Anfrage aufzunehmen. Eine hohe Precision steht somit für Anfrageergebnisse, die kaum irrelevante Dokumente enthalten.

11 3.4 Retrieval System Unser Architekturrahmen zeichnet sich dadurch aus, dass er keinen speziellen Typus oder ein spezielles Produkt eines Retrieval Systems voraussetzt. So können sowohl bewährte Suchmaschinen für das Intranet oder auch im Internet verfügbare Dienste angebunden werden. Dennoch ist es sinnvoll, bei der Beschreibung der Informationsbedürfnisse die konkreten Fähigkeiten des Ziel-Retrieval-Systems zu berücksichtigen. Wenn ein Retrieval-System nicht über die Möglichkeit verfügt, Boolesche Ausdrücke zu verarbeiten, muss dann, wenn ein Informationswunsch in Form eines Booleschen Ausdrucks gegeben ist, eine Transformation in das vom Zielsystem vorgegebene Format erfolgen. Dies führt jedoch häufig zu einem Verlust an Precision bei den Suchergebnissen. Zum jetzigen Zeitpunkt erstellen wir einen Prototyp unseres Architekturrahmens, der ein eigenes Retrieval System für strukturierte Dokumente [He96], [HR00b], [HR00a], [HR01] einsetzt. Der Vorteil beim Einsatz dieses Systems besteht darin, dass für die Anfragen verschiedene Zwischenformate verwendet werden können. Während andere Systeme z.b. nur Boolesche Ausdrücke oder natürlichsprachliche Texte als Anfragen akzeptieren, können hier z.b. aufbereitete Anfragevektoren an das Retrieval System übergeben werden. Dies erlaubt in unserem Fall Informationswünsche des Benutzers in der Transformationsschicht mit Kontextinformationen zu einem Anfragevektor zu kombinieren, der dann über die entsprechende low-level Schnittstelle an das Retrieval System übergeben wird. 3.5 Integration in ein Portalsystem Die Anbindung einer Implementierung unserer Rahmenarchitektur an ein Portalsystem muss in Abhängigkeit von dessen Integrationstiefe erfolgen. Wir differenzieren dabei zwischen Portalsystemen, die nur als Informationsquelle für Mitarbeiter ausgelegt sind und Portalsystemen, die gleichzeitig das primäre Anwendungssystem eines Mitarbeiters bilden. Wird das Portalsystem primär als Informationsquelle für Mitarbeiter verstanden, so wird die Interaktion eines Benutzers mit dem Portalsystem darin bestehen, primär nach für ihn relevanten Informationen zu suchen. Im Vergleich dazu wird er eigene Dokumente oder Informationen seltener im Portalsystem veröffentlichen und meist auch erst nach Abschluss der Arbeit an diesen Dokumenten. Das Portalsystem wird in diesem Anwendungsfall nur als weitere Datenquelle verwendet. Als Quelle für aussagefähige Kontextinformationen müssen demnach die Anwendungssysteme erschlossen werden, die eine Person zur Verrichtung ihrer Tätigkeit verwendet. Bei den Anwendungssystemen kann es sich sowohl um reine Desktopanwendungen als auch um Client-Server-Anwendungen handeln, die, wie in Abschnitt 3.1 aufgezeigt, Interaktionsnachrichten und Informationsbedürfnisse eines Benutzers liefern. Dies bedeutet gleichzeitig, dass die Anwendungssysteme eine primäre Quelle für Kontextinformationen darstellen, während das Portalsystem primär zur Ausgabe der Ergebnisse für manuell angestoßene oder automatisch ausgeführte Suchläufe dient. Die technische Integration erfolgt dabei über einen eigenen Teilbereich, ein sog. Portlet innerhalb des Portals. Dieses Portlet übernimmt die Präsentation der vom Retrieval System (vgl. Abbildung 2) gelieferten Ergebnisse. Manuelle

12 Suchanfragen des Benutzers meldet es direkt als Informationsbedürfnisse an die Transformationseinheit weiter. Darüber hinaus können Funktionalitäten des Portalsystems, die bisher rein reaktiv implementiert waren, um ein proaktives Verhalten erweitert werden. So ist es möglich neben der Ermittlung relevanter Dokumente zum aktuellen Arbeitskontext über eine sog. Expertensuche Mitarbeiter innerhalb der Organisation zu identifizieren, die ähnliche Aufgaben entweder bereits ausgeführt haben oder sich zum gegenwärtigen Zeitpunkt damit beschäftigen. Eine tiefere Integration unserer Rahmenarchitektur in ein Portalsystem kann bei Portalen erreicht werden, die ein integriertes Anwendungssystem bereitstellen. Hier stellt das Portalsystem gleichzeitig die Quelle für Interaktionsnachrichten und Informationsbedürfnisse wie auch das Ausgabemedium für ermittelte relevante Informationen dar. Neben der schon oben beschriebenen Möglichkeit aus der Interaktion eines Anwenders mit dem Anwendungssystem auf Informationsbedürfnisse zu schließen und dazu relevante Dokumente zu identifizieren, besteht bei einer entsprechend engen Integration in das Anwendungssystem auch die Möglichkeit einem Benutzer in Abhängigkeit vom Arbeitskontext Funktionen des Anwendungssystem vorzuschlagen bzw. automatisch ausführen zu lassen. Eine Kopplung an ein Anwendungssystem, das einen wohl definierten Aufgabenbereich abdeckt, ermöglicht zudem eine bessere Ableitung von Benutzeraktionen und damit eine effektivere Erkennung der Informationsbedürfnisse. 4 Verwandte Ansätze In den vergangenen Jahren wurden von verschiedenen Autoren kontextunterstützte bzw. -berücksichtigende ( context aware ) Information Retrieval Systeme und Ansätze vorgeschlagen. Diese Ansätze setzten jeweils auf verschiedene Quellen für die Gewinnung von Kontextinformationen über die aktuelle Arbeitsumgebung oder die Aufgaben, die eine Person zu einem bestimmten Zeitpunkt vollführt. Ebenfalls verwenden sie verschiedene Quellen für die Gewinnung von relevanten Informationen oder Dokumenten, die einem Benutzer in seiner aktuellen Arbeitssituation nützlich sein könnten. Der Remembrance Agent [Rh00] repräsentiert eine Kategorie von Systemen, die den Text eines Dokumentes bzw. eine Passage aus einem Dokument, das ein Benutzer gerade bearbeitet oder liest, verwenden, um kontinuierlich nach ähnlichen Dokumenten zu suchen. Die Suche erfolgt dabei auf einem lokal vorgehaltenen Archiv von Dokumenten und s. Eine weitere Charakteristik dieser Art von kontextberücksichtigenden Retrieval Systemen ist die unaufdringliche Art ( non-intrusive ), dem Benutzer gefundene Ergebnisse zu präsentieren. Dies erfolgt meist in einem eigenen Fenster bzw. Teil des Bildschirms. Neben den rein textuellen Inhalten beobachtet Watson [BH00] auch den Typus der gerade von einem Benutzer verwendeten Anwendung, beispielsweise ob es sich um eine Textverarbeitung, einen -Client oder einen Webbrowser handelt. Zudem wertet dieses System verfügbare Metadaten der entsprechenden Programme aus. Bei einer Textverarbeitung ist dies u.a. der Autor eines Dokumentes. Watson verwendet eine Reihe von Internet-Suchmaschinen, um nach relevanten Dokumenten bzw. Informa-

13 tionen zu suchen. Die Suchergebnisse der einzelnen Suchdienste werden in einer Ergebnisliste zusammengeführt. Sowohl Letizia [Li01] als auch WebWatcher [JFM97] sind Beispiele für Systeme, die einen Benutzer bei der Navigation im Internet unterstützen sollen. Beide Systeme schlagen einem Benutzer interessante oder ähnliche Internetseiten vor. Dabei verwenden sie als Grundlage die aktuell betrachtete Seite im Webbrowser und Interessenprofile des Benutzers. Letizia beobachtet das Surfverhalten jedes einzelnen Benutzers, um daraus auf seine oder ihre Interessen zu schließen. Ähnliche bzw. potentiell für einen Benutzer interessante Seiten findet Letizia, indem es von der aktuell betrachteten Seite ausgehend den darin enthaltenen Links rekursiv zu anderen Seiten folgt. WebWatcher überwacht ebenfalls das Surfverhalten jedes einzelnen Benutzers. Im Gegensatz zu Letizia verwendet dieser Ansatz Reinforced Learning in Verbindung mit den Hypertext-Links und dem Vektorraummodell, um ein Modell über alle Benutzer aufzubauen, das den Schluss auf interessante Internetseiten aus einer Kollektion von Dokumenten ermöglicht. Mit METIORE präsentierten Bueno und David [BD01] ein System, das die Suche von bibliographischen Referenzen innerhalb eines Bibliotheksverzeichnisses ermöglicht. Ein Benutzer startet eine neue Sitzung, indem er seine bzw. ihre Ziele beschreibt. Aus dieser Zielbeschreibung leitet das System ein initiales Informationsbedürfnis ab. Dieses kombiniert das System mit einem Nutzermodell auf Basis des Naïven Bayesschen Klassifikators, das aus den persönlichen Daten eines Benutzers, seinen vergangenen Tätigkeiten mit dem System, beispielsweise den gestellten Suchanfragen und gelesenen Dokumenten, und einer Beurteilung der vom System gelieferten Ergebnisdokumente nach ihrer Relevanz für den Nutzer aufgebaut wird. Billsus und Pazzani [BP99b] stellen einen intelligenten Informationsagenten vor, der Nachrichtentexte aus verschiedenen Quellen einzelnen Benutzern empfiehlt. Von einer initialen Lernphase ausgehend, in der ein Benutzer eine Reihe von für ihn bzw. sie interessanten Themen angibt, verwendet das System einen Rückmeldemechanismus, um die Arten und Kategorien von Nachrichten anzupassen, die an einen Benutzer übermittelt werden. Für den Aufbau und die Anpassung des Nutzermodells wird eine Kombination von zwei Lernansätzen eingesetzt, um sowohl lang- als auch kurzfristige Interessen der einzelnen Benutzer berücksichtigen zu können [BP99a]. Dieses hybride Modell setzt das Vektorraummodell zur Abbildung der kurzfristigen Interessen und den Naïven Bayesschen Klassifikator für die Erfassung der langfristigen Interessen eines Nutzers ein. Das Lumière Projekt [Ho98] stellt einen Assistenten für Nutzer eines Office- Anwendungsprogramms vor. Ein auf einem Bayesschen Netz basierendes Nutzermodell erlaubt Lumière die Bestimmung von latenten Informationsbedürfnissen auf Basis der von einem Nutzer getätigten Aktionen innerhalb des Anwendungssystems. Aus diesen latenten Informationsbedürfnissen schließt das System auf Hilfstexte und bietet diese dem Nutzer an. Horvitz et al. [Ho98] präsentieren zudem ein System auf Basis Temporaler Logik, mit dem aus Ereignissen auf Systemebene, beispielweise Mausklicks und Tastatureingaben, auf Benutzeraktionen geschlossen werden kann.

14 Im Rahmen des KnowMore Projektes schlagen Abecker et al. [Ab00] die Verwendung der in einem Workflow verfügbaren Information vor, um Nutzer mit kontextsensitiven und relevanten Information zu versorgen. Maus [Ma01] zeigt zudem die Potentiale aktueller Workflow-Managementsysteme für die Ableitung von Kontextinformationen und die Möglichkeiten auf, Nutzer mit zu ihrer aktuellen Aufgabe relevanten Informationen zu versorgen. Dazu werden aus dem Workflow- und Organisationsmodell Informationen zum aktuellen Aufgabenkontext eines Benutzers gewonnen und in eine Anfrage an einen Dokumentenindex überführt. Ergebnis dieser Anfrage ist eine Menge von Dokumenten, die den Nutzer des Workflow-Systems bei der Ausübung seiner aktuellen Aufgabe unterstützen sollen. Die hier aufgezeigten Ansätze verfolgen jeweils die kontextuelle Unterstützung eines Nutzers in einem bestimmten Anwendungsszenarium. Dabei kommen jeweils Nutzermodelle und meist Retrieval-Systeme zum Einsatz, die auf das jeweilige Anwendungsszenarium zugeschnitten wurden. Im Gegensatz dazu zeigen wir mit unserem Architekturrahmen einen generischen Ansatz für die Implementierung eines kontextunterstützten Information Retrieval Systems. Unser Nutzermodell berücksichtigt sowohl statische als auch dynamische Aspekte der Kontextinformationen eines Nutzers. Dabei erlaubt dieses Modell neben der singulären Betrachtung einzelner Nutzer auch die Ableitung von Informationen zu Nutzergruppen mit vorgegebenen Ähnlichkeiten. 5 Zusammenfassung Unser generischer Architekturrahmen umfasst sowohl ein vereinheitlichtes Nutzermodell als auch eine Middleware-Architektur für die Realisierung eines kontextunterstützten Information Retrieval Systems. Das einheitliche Nutzermodell erlaubt den Aufbau eines fein differenzierenden Modells, das verschiedene Kontextinformationen in einzelnen Dimensionen aus dem organisatorischen und Tätigkeitsumfeld widerspiegelt. Von der Interaktion eines Nutzers mit einem Anwendungssystem ausgehend, kann unter Einbeziehung des Nutzermodells ein kontextunterstütztes Information Retrieval implementiert werden, das sowohl selbständig Anfragen generiert als auch manuell gestellte Anfragen eines Benutzers mit weiteren Informationen anreichert, mit dem Ziel, bei den Suchergebnissen eine höhere Precision zu erreichen. Literaturverzeichnis [Ab00] [Ab98] A. Abecker, A. Bernardi, H. Maus, M. Sintek, C. Wenzel. Information supply for business processes: coupling workflow with document analysis and information retrieval. Knowledge Based Systems, 13(5): , A. Abecker, A. Bernardi, K. Hinkelmann, O. Kuhn, and M. Sintek. Toward a technology for organizational memories. IEEE Intelligent Systems, May/June [BD01] D. Bueno, A. David. Metiore: A personalized information retrieval system. In M. Bauer, P.J. Gmytrasiewicz, and J. Vassileva (eds). User Modeling 2001: 8th Intl. Conf., Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, pages , 2001.

15 [BH00] [BP99a] J. Budzik, K. Hammond. User interactions with everyday applications as context for just-in-time information access. In Proc. of the 2000 Intl. Conf. on Intelligent User Interfaces, New Orleans, Louisiana, ACM Press. D. Billsus, M. Pazzani. A hybrid user model for news story classification. In Proc. of the 7th Intl. Conf. on User Modeling., Banff, Canada, June [BP99b] D. Billsus, M. J. Pazzani. A personal news agent that talks, learns and explains. In O. Etzioni, J. P. Müller, and J. M. Bradshaw, editors, Proc. of the 3rd Intl. Conf. on Autonomous Agents (Agents 99), pages , Seattle,WA, USA, ACM Press. [Br90] [EAB01] [Ha95] [He96] [Ho98] [HR00a] [HR00b] [HR01] [JFM97] [Kl00] R. J. Brachman, D. L. McGuiness, P. F. Patel-Schneider, L. A. Resnick. Living with CLASSIC: when and how to use a KL-ONE-like language. In J. Sowa, editor, Principles of semantic networks. Morgan Kaufmann, San Mateo, US, L. van Elst, A. Abecker, H. Maus. Exploiting user and process context for knowledge management systems. In Workshop on User Modeling for Context-Aware Applications at the 8th Intl. Conf. on User Modeling, Sonthofen, Germany, July D. Harman. Overview of the second text retrieval conf. (TREC-2). Information Processing and Management, 31(3): , A. Henrich. Document retrieval facilities for repository-based system development environments. In Proc. 19th Annual Intl. ACM SIGIR Conf. on Research and Development in Information Retrieval, pages , Zürich, E. Horvitz, J. Breese, D. Heckerman, D. Hovel, K. Rommelse. The lumìere project: Bayesian user modeling for inferring the goals and needs of software users. In Proc. of the 14th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence, pages , Madison, WI, July A. Henrich, G. Robbert. Combining multimedia retrieval and text retrieval to search structured documents in digital libraries. In Proc. 1st DELOS Workshop on Information Seeking, Searching and Querying in Digital Libraries, Zürich, Switzerland, December A. Henrich, G. Robbert. MARS: A retrieval service for multimedia authoring environments. In Proc. of Challenges: ADBIS-DASFAA Symposium on Advances in Databases and Information Systems, Prague, Czech Republic, September A. Henrich, G. Robbert. POQLMM: A query language for structured multimedia documents. In M.-S. Hacid, editor, Proc. 1st Intl. Workshop on Multimedia Data and Document Engineering (MDDE01), pages 17 26, Lyon, T. Joachims, D. Freitag, T. M. Mitchell. Web watcher: A tour guide for the world wide web. In Proc. of the 15th Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI), pages , R. Klemke. Context Framework - an Open Approach to Enhance Organisational Memory Systems with Context Modelling Techniques. In U. Reimer, editor, Proc. 3rd Intl. Conf. on Practical Aspects of Knowledge Management (PAKM 2000), Basel, Switzerland, October [Ko00] I. Koychev. Gradual forgetting for adaptation to concept drift. In Proc. of ECAI 2000 Workshop Current Issues in Spatio-Temporal Reasoning, pages , Berlin, Germany, 2000.

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