Dieses Projekt l\u00e4sst sich als Projekt Web 2.0 im Bachelor und als Projekt Wissensverarbeitung im Master anrechnen.<\/p>\n
Projektvorbesprechung: Montag, 20.10.2014, 16.15 Uhr in Raum 0445\/E. Bei Interesse k\u00f6nnen Sie auch gerne vorab den jeweiligen Betreuer ansprechen.<\/p>\n
Themen:<\/span><\/p>\n Jeder Teilnehmer des Projektes bearbeitet eine individuelle Aufgabe im Umfeld unseres kooperativen Verschlagwortungssystems BibSonomy, der ubiquit\u00e4ren Plattform Ubicon oder dem Namensuchportal Nameling.<\/p>\n \u00a0Unter anderem stehen die folgenden Themen zur Auswahl:<\/p>\n (M<\/span> = methodischer Schwerpunkt, T<\/span> = technischer Schwerpunkt)<\/p>\n Researcher-Seite der ubiquit\u00e4ren Plattform ubicon.eu <\/span>M,T<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n Ubicon<\/span><\/u><\/a> ist eine Plattform f\u00fcr unterschiedliche ubiquit\u00e4re Anwendungen. Zurzeit sind folgende Anwendungen implementiert:<\/p>\n Das Ziel des Projektes ist die Implementierung der Seite, die alle grundlegenden Statistiken bzw. Ergebnisse der ausgew\u00e4hlten Data-Mining-Algorithmen des Events. Dies erm\u00f6glicht eine kurze Zusammenfassung des Experiments bzw. einen \u00dcberblick \u00fcber den Experiment-Verlauf.<\/p>\n Die passenden Algorithmen m\u00fcssen ausgew\u00e4hlt und implementiert werden. Diese Algorithmen m\u00fcssen au\u00dferdem sozialvertr\u00e4glich und gesetzeskonform Daten nutzen und ggf. diese anonymisieren.<\/p>\n Informationen: Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Verlauf typischer Konferenz f\u00fcr die Teilnehmer. M<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n Die Kommunikations- und Lokalisierungsdaten der Konferenz-Teilnehmer werden f\u00fcr Studenten zur Verf\u00fcgung gestellt. Das Ziel dieser Arbeit ist Untersuchung des typischen Konferenzverlaufs f\u00fcr die Teilnehmern mit den unterschiedlichen Hintergr\u00fcnden. Die typische Fragestellungen w\u00e4ren z.B.:<\/p>\n Informationen: Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n \u00a0Einbau des Piwik-Systems zur Click-Log Auswertung bei Conferator\u00a0T<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u201cPiwik ist ein Open-Source-Programm f\u00fcr Webanalytik. Es ist eine Alternative zu Google Analytics. Im Vergleich mit Google Analytics hat Piwik den Vorteil, die datenschutzrechtlich sensiblen Logdaten auf dem eigenen Server zu speichern. In Deutschland ist Piwik nach Google Analytics das meistverwendete Webanalytik-Werkzeug.\u201d (Wikipedia<\/span><\/u><\/a>)<\/p>\n Das Ziel dieser Arbeit ist Piwik zu installieren und f\u00fcr Nutzung mit Conferator einzustellen.<\/p>\n Informationen: Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n \u00a0Text-Markierungen in PDFs\u00a0T<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n BibSonomy unterst\u00fctzt das Speichern von Publikationsmetadaten. Diese Metadateneintr\u00e4ge (Posts) k\u00f6nnen mit Schlagworten (Tags) versehen werden (Tagging). Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Benutzer PDF Dokumente der durch die Metadaten beschriebenen Publikationen speichern. Mittels einer Javascript Bibliothek k\u00f6nnen die hochgeladenen PDF Dokumente direkt auf der Webseite angezeigt werden. Nicht m\u00f6glich ist es aber bislang gezielt einzelne Inhalte der PDF Dokumente zu markieren oder zu taggen.<\/p>\n Ziel dieses Projektes ist es, BibSonomy um ein Textmarker Feature f\u00fcr PDF Dokumente zu erweitern, bei dem einzelne Textabschnitte ausgew\u00e4hlt, markiert und getaggt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Im Laufe des Projekts ist eine Javascript Bibliothek zur Anzeige von PDFs in HTML5 dahingehend zu erweitern, dass Texte markiert werden k\u00f6nnen. Die Textmarkierungen sind \u00fcber zu entwickelnde Webservices in einer Datenbank zu speichern und abzurufen.<\/p>\n Informationen: Jens Illig<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Which paper should I read, which website must I visit? Ressource-Recommendation in folksonomies. M,T<\/strong><\/span><\/p>\n Beim Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit, bei bei der Auswahl von Filmen oder Musik oder einfach beim Surfen im Netz stellt sich immer wieder die Frage, welche Ressourcen (Paper\/Webseiten\/…) von pers\u00f6nlichem Interesse sein k\u00f6nnten. Oft gibt es zu viele Ressourcen um alle auch nur kurz zu betrachten. Au\u00dferdem haben verschiedene Personen sehr verschiedene Interessen. Recommender sind Algorithmen, die dem Anwender bei der Suche nach interessanten Inhalten helfen, indem Sie Ihm potentiell interessante Ressourcen vorschlagen. Gute Algorithmen schlagen viele Ressourcen vor, die dann tats\u00e4chlich f\u00fcr den Nutzer interessant sind. Als Eingabe dienen dabei die Profil-Daten der Benutzer, deren Interaktionsverhalten mit dem System etc.<\/p>\n F\u00fcr das Web-System BibSonomy sollen nun aktuelle Recommender-Algorithmen zum Vorschlagen von Webseiten und von wissenschaftlichen Publikationen implementiert und dort evaluiert werden. Die Algorithmen m\u00fcssen daf\u00fcr verstanden, implementiert, getestet und angepasst werden um m\u00f6glichst viele vorhandene Daten ber\u00fccksichtigen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Je nach Bedarf kann die Arbeit als Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit, allein oder zu zweit bearbeitet werden: Der Schwierigkeitsgrad und der Umfang der Arbeit werden durch die Auswahl und die Anzahl der Algorithmen bzw. durch verschiedene Evaluationstechniken f\u00fcr die produzierten Vorschl\u00e4ge entsprechend angepasst.<\/p>\n Informationen: Jens Illig<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Aufgabenstellung und Termin:<\/span><\/p>\n Nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.<\/p>\n Vorkenntnisse:<\/span><\/p>\n Informatik Grundstudium<\/p>\n Angesprochener H\u00f6rerInnenkreis:<\/span><\/p>\n Inf. Hauptstudium Bachelor und Diplom I, Master, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n Umfang:<\/span><\/p>\n 4 oder 8 SWS im Bachelor und Diplom I nach Absprache, 4 SWS im Master<\/p>\n Leistungsnachweis:<\/span><\/p>\n Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vortr\u00e4ge<\/p>\n Veranstalter:<\/span><\/p>\n Prof. Dr. Gerd Stumme<\/span><\/u><\/a>, PD Dr. Martin Atzm\u00fcller<\/span><\/u><\/a>, Dipl.-Math. Tom Hanika<\/span><\/u><\/a>, Dipl.-Inform. Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a>, Master Inform. Juergen Mueller<\/span><\/u><\/a>, Master Inform. Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Ablauf:<\/span><\/p>\n In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden. Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpr\u00e4sentation statt, in der der Stand der Projektarbeit vorgestellt wird. In der Regel in der ersten Vorlesungswoche des folgenden Semesters werden dann die Endergebnisse vorgestellt. Eine kurze Beschreibung der Arbeit (5 Seiten) ist 3 Tage vor dem Vortrag einzureichen.<\/p>\n Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt der Student eine einseitige Beschreibung der Aufgabe, sowie einen Arbeitsplan f\u00fcr das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass der Student bei einem 4(8) SWS-Projekt regelm\u00e4\u00dfig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist in Absprache mit dem Betreuer festzulegen.<\/p>\n Als Richtlinie f\u00fcr die Erstellung einer guten Ausarbeitung wird das Buch<\/p>\n empfohlen, welches in der Bibliothek im Semesterapparat des Fachgebiets Wissensverarbeitung ausliegt, und welches auch in einigen Exemplaren ausleihbar ist. Wir empfehlen die Anschaffung dieses Buchs (9,50 \u20ac), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter) begleiten kann.<\/p>\n Alle verwendeten Referenzen sind zus\u00e4tzlich zum Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in BibSonomy<\/span><\/u><\/a> einzugeben, mit den Tags “projekt”, “kde”, dem laufenden Semester in der Form “ss14” bzw. “ws14” und weiteren sinnvollen Tags.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dieses Projekt l\u00e4sst sich als Projekt Web 2.0 im Bachelor und als Projekt Wissensverarbeitung im Master anrechnen. Projektvorbesprechung: Montag, 20.10.2014, 16.15 Uhr in Raum 0445\/E. 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