Exploiting the user interaction context for automatic task detection

Detecting the task a user is performing on her computer desktop is important for providing her with contextualized and personalized support. Some recent approaches propose to perform automatic user task detection by means of classifiers using captured user context data. In this paper we improve on that by using an ontology-based user interaction context model that can be automatically populated by (i) capturing simple user interaction events on the computer desktop and (ii) applying rule-based and information extraction mechanisms. We present evaluation results from a large user study we have carried out in a knowledge-intensive business environment, showing that our ontology-based approach provides new contextual features yielding good task detection performance. We also argue that good results can be achieved by training task classifiers `online' on user context data gathered in laboratory settings. Finally, we isolate a combination of contextual features that present a significantly better discriminative power than classical ones

Proceedings of the 3rd Workshop on Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning

Learning and teaching resource are available on the Web - both in terms of digital learning content and people resources (e.g. other learners, experts, tutors). They can be used to facilitate teaching and learning tasks. The remaining challenge is to develop, deploy and evaluate Social information retrieval (SIR) methods, techniques and systems that provide learners and teachers with guidance in potentially overwhelming variety of choices. The aim of the SIRTEL’09 workshop is to look onward beyond recent achievements to discuss specific topics, emerging research issues, new trends and endeavors in SIR for TEL. The workshop will bring together researchers and practitioners to present, and more importantly, to discuss the current status of research in SIR and TEL and its implications for science and teaching

An infrastructure for the development of Semantic Desktop applications

In einem permanent wachsenden Ausmaß wird unser Leben digital organisiert. Viele tagtägliche Aktivitäten manifestieren sich (auch) in digitaler Form: einerseits explizit, wenn digitale Informationen für Arbeitsaufgaben oder in der Freizeit entstehen und verwendet werden; andererseits auch implizit, wenn Informationen indirekt, als Konsequenz unseres Handelns, erzeugt oder manipuliert wird. Ein großer Teil dieser Informationsbestände ist persönlicher Natur, d.h., diese Information hat einen bestimmten Bezug zu uns als Person. Die Speicher- und Rechenleistung der Geräte, mit denen wir üblicherweise mit solchen persönlichen Daten interagieren, wurde in den letzten Jahren kontinuierlich erhöht, und es besteht Grund zur Annahme, dass sich diese Entwicklung in der Zukunft fortsetzt. Während also die physische Leistung von Datenspeichern enorm erhöht wurde, hat deren logische und organisatorische Leistung seit der Erfindung der ersten Personal Computer praktisch stagniert. Nach wie vor sind hierarchische Dateisysteme der de-facto-Standard für die Organisation von persönlichen Daten. Solche Dateisysteme repräsentieren Daten als diskrete Einheiten (Dateien), die Blätter eines Baums von beschrifteten Knoten (Verzeichnisse) darstellen. Die Unterteilung des persönlichen Datenraums in kleine Einheiten unterstützt die Handhabung solcher Strukturen durch den Menschen, allerdings können viele Arten von Organisationsinformation nicht adäquat in einer Baumstruktur dargestellt werden. Dies wirkt sich negativ auf die Qualität der Datenorganisation aus. Aktuelle Forschung im Bereich Personal Information Management liefert zwar mögliche Ansätze, um hierarchische Systeme zu ersetzen, tendiert jedoch manchmal dazu, die Arbeit mit Information überzuformalisieren. Dies ist insbesondere kritisch, weil der durchschnittliche Anwender von PIM-Systemen über keine Erfahrung mit komplexen logischen Systemen verfügt. Diese Arbeit präsentiert ein alternatives Organisationsmodell für persönliche Daten, die darauf abzielt, eine Balance zwischen der unstrukturierten Charakteristik von Dateisystemen und den formalen Eigenschaften von logik-basierten Systemen zu finden. Nach einer vergleichenden Studie der aktuellen Forschungssituation im Bereich Semantic Desktop und Personal Information Management wird dieses Modell auf drei Ebenen vorgestellt. Zunächst wird ein abstraktes Modell sowie eine Abfrage-Algebra in Form von abstrakten Operationen auf dieses Modell vorgestellt. Dieses Modell erlaubt die Abbildung von im Personal Information Management gebräuchlichen Daten, aber erfordert keine völlige Umstellung auf Seiten des Benutzers. Anschließend wird dieses abstrakte Modell in konkreten Repräsentationen übergeführt, und es wird gezeigt, wie diese Repräsentationen effizient bearbeitet, gespeichert, und ausgetauscht werden können. Schließlich wird die Anwendung dieses Modells anhand von konkreten prototypischen Implementierungen gezeigt.The extent to which our daily lives are digitized is continuously growing. Many of our everyday activities manifest themselves in digital form; either in an explicit way, when we actively use digital information for work or spare time; or in an implicit way, when information is indirectly created or manipulated as a consequence of our action. A large fraction of these data volumes can be considered as personal information, that is, information that has a certain class of relationship to us as human beings. The storage and processing capacity of the devices that we use to interact with these data has been enormously increasing over the last years, and we can expect this development to continue in the future. However, while the power of physical data storage is permanently increasing, the development of logical data organization power of personal devices has been stagnating since the invention of the first personal computers. Still, hierarchical file systems are the de-facto standard for data organization on personal devices. File systems represent information as a set of discrete data units (files) that are arranged as leaves on a tree of labeled nodes (directories). This structure, on the one hand, can be easily understood by humans, since the separation into small information units supports the manual manageability of the personal data space, in comparison to systems that employ continuous data structures. On the other hand, hierarchical structures suffer from a number of deficiencies which have negative impact on the quality of personal information management, and it lacks of expressive mechanisms which in turn would help to improve information retrieval according to user needs. Significant research effort has been invested in order to improve the mechanisms for personal information management. The resulting works represent potential alternatives or supplements for systems in place, but sometimes run the risk of over-formalizing information management; a problem that is especially apparent in situations where a non-expert end user is the direct consumer of such services. The contribution of this thesis is to present an alternative organizational model for management of personal data that strikes a balance between the unstructured nature of file systems and the highly formal characteristics of logic-based systems. After a comparative analysis of the current situation and recent research effort in this direction, it describes this organizational metaphor on three levels: First, on a conceptual level, it discusses an abstract data model, a corresponding query algebra, and a set of abstract operations on this data model. This formal framework is suitable to represent common data structures and usage patterns that can be found in personal information management, but on the same time does not enforce a complete paradigm shift away from established systems. Second, on a representation level, it discusses how this model can be efficiently processed, stored, and exchanged between different systems. Third, on an implementation level, it describes how concrete realizations of this data model can be built and used in various application scenarios