Entwicklung eines Benutzermodells zur nutzeradaptiven Suche von Datensätzen

Datenportale stellen eine große Menge an Datensätzen zur Verfügung. Das Finden des gesuchten Datensatzes stellt dabei eine Herausforderung dar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Nutzer gezielter zum gewünschten Datensatz zu führen. Die gewählte Methode ist das Erstellen eines Benutzermodells, um die Suche nutzeradaptiv zu gestalten. Als eine mögliche Adaption wird in dieser Arbeit das Unterstützen des Nutzers bei der Verwendung von Suchfiltern betrachtet. Durch Vorhersage zukünfiger Interaktionen können Suchfiltervorschläge erzeugt werden. Dazu wurde ein Modell unter Verwendung von partiell sortierten Sequenzregeln anhand vorheriger Nutzersitzungen trainiert. Das Modell wurde anhand eines vorliegenden Datensatzes, den Aufzeichnungen eines Geodatenportals, geprüft. Es konnten die Suchfilter des nächsten Schrittes mit einer Genauigkeit von 51% vorhergesagt werden, was eine deutliche Verbesserung gegenüber eine zufälligen Vorhersage unter gleichen Bedingungen mit 11% darstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entwicklung eines Benutzermodells ein geeignetes Vorgehen ist, um Suchfilter vorherzusagen. Dies kann eingesetzt werden, um das Suchen in Datenportalen zu verbesser

Interaktive explorative Suche in großen Dokumentbeständen

Im klassischen Paradigma des Information Retrievals steht das Finden von Dokumenten im Vordergrund, die Informationen bzw. Fakten enthalten, die dem vermuteten Informationsbedürfnis des Nutzers entsprechen. Dabei stellt der Nutzer solche Anfragen an das Informationssystem, von denen er annimmt, dass dazu eindeutige Antworten im Informationssystem vorhanden sind, die lediglich zurückgeliefert oder gefunden werden müssen. In vielen Fällen ist der Benutzer aber weniger an den Fakten selber interessiert, als vielmehr daran, wie über Fakten berichtet wird: Über welche Fakten wird berichtet? Nach welchen Kriterien werden Fakten ausgewählt? Wie werden Fakten bewertet? Welche Konzeptualisierungen der Anwendungsdomäne werden vorausgesetzt? Und wie ändern sich Bewertungen und Konzeptualisierungen über die Zeit? Der vorgestellte Ansatz skizziert eine mögliche Lösung für die explorative Suche in großen Datenmengen