Dieses Projekt lässt 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. Bei Interesse können Sie auch gerne vorab den jeweiligen Betreuer ansprechen.

Themen:

Jeder Teilnehmer des Projektes bearbeitet eine individuelle Aufgabe im Umfeld unseres kooperativen Verschlagwortungssystems BibSonomy, der ubiquitären Plattform Ubicon oder dem Namensuchportal Nameling.

 Unter anderem stehen die folgenden Themen zur Auswahl:

(M = methodischer Schwerpunkt, T = technischer Schwerpunkt)

Researcher-Seite der ubiquitären Plattform ubicon.eu M,T 

Ubicon ist eine Plattform für unterschiedliche ubiquitäre Anwendungen. Zurzeit sind folgende Anwendungen implementiert:

  • Conferator: unterstützt Konferenzteilnehmer beim Verwalten persönlicher Kontakte und bei der persönlichen Konferenzorganisation;
  • MyGroup: fördert Interaktionen zwischen Kollegen und dient dem Erfahrungs-und Wissensaustausch;
  • EveryAware: ein Projekt zur Erforschung der Lärm- und Luftverschmutzung mithilfe unterschiedlicher ubiquitärer Techniken.

Das Ziel des Projektes ist die Implementierung der Seite, die alle grundlegenden Statistiken bzw. Ergebnisse der ausgewählten Data-Mining-Algorithmen des Events. Dies ermöglicht eine kurze Zusammenfassung des Experiments bzw. einen Überblick über den Experiment-Verlauf.

Die passenden Algorithmen müssen ausgewählt und implementiert werden. Diese Algorithmen müssen außerdem sozialverträglich und gesetzeskonform Daten nutzen und ggf. diese anonymisieren.

Informationen: Mark Kibanov

Verlauf typischer Konferenz für die Teilnehmer. M 

Die Kommunikations- und Lokalisierungsdaten der Konferenz-Teilnehmer werden für Studenten zur Verfügung gestellt. Das Ziel dieser Arbeit ist Untersuchung des typischen Konferenzverlaufs für die Teilnehmern mit den unterschiedlichen Hintergründen. Die typische Fragestellungen wären z.B.:

  • Besucht ein Professor durchschnittlich mehr Vorträge als ein Promotionsstudent?
  • Wann unterhalten sich die Besucher der Konferenzen intensiver (am Anfang oder am Ende des Vortrags)?
  • In wie fern unterscheiden sich die Kommunikationsmustern von aktiven und nicht-aktiven Teilnehmer?
  • usw.

Informationen: Mark Kibanov

 Einbau des Piwik-Systems zur Click-Log Auswertung bei Conferator T

“Piwik ist ein Open-Source-Programm für 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.” (Wikipedia)

Das Ziel dieser Arbeit ist Piwik zu installieren und für Nutzung mit Conferator einzustellen.

Informationen: Mark Kibanov

 Text-Markierungen in PDFs T

BibSonomy unterstützt das Speichern von Publikationsmetadaten. Diese Metadateneinträge (Posts) können mit Schlagworten (Tags) versehen werden (Tagging). Zusätzlich können Benutzer PDF Dokumente der durch die Metadaten beschriebenen Publikationen speichern. Mittels einer Javascript Bibliothek können die hochgeladenen PDF Dokumente direkt auf der Webseite angezeigt werden. Nicht möglich ist es aber bislang gezielt einzelne Inhalte der PDF Dokumente zu markieren oder zu taggen.

Ziel dieses Projektes ist es, BibSonomy um ein Textmarker Feature für PDF Dokumente zu erweitern, bei dem einzelne Textabschnitte ausgewählt, markiert und getaggt werden können.

Im Laufe des Projekts ist eine Javascript Bibliothek zur Anzeige von PDFs in HTML5 dahingehend zu erweitern, dass Texte markiert werden können. Die Textmarkierungen sind über zu entwickelnde Webservices in einer Datenbank zu speichern und abzurufen.

Informationen: Jens Illig

Which paper should I read, which website must I visit? Ressource-Recommendation in folksonomies. M,T

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 persönlichem Interesse sein könnten. Oft gibt es zu viele Ressourcen um alle auch nur kurz zu betrachten. Außerdem 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 tatsächlich für den Nutzer interessant sind. Als Eingabe dienen dabei die Profil-Daten der Benutzer, deren Interaktionsverhalten mit dem System etc.

Für das Web-System BibSonomy sollen nun aktuelle Recommender-Algorithmen zum Vorschlagen von Webseiten und von wissenschaftlichen Publikationen implementiert und dort evaluiert werden. Die Algorithmen müssen dafür verstanden, implementiert, getestet und angepasst werden um möglichst viele vorhandene Daten berücksichtigen zu können.

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 für die produzierten Vorschläge entsprechend angepasst.

Informationen: Jens Illig

Aufgabenstellung und Termin:

Nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.

Vorkenntnisse:

Informatik Grundstudium

Angesprochener HörerInnenkreis:

Inf. Hauptstudium Bachelor und Diplom I, Master, Math. NF Inf. Hauptstudium

Umfang:

4 oder 8 SWS im Bachelor und Diplom I nach Absprache, 4 SWS im Master

Leistungsnachweis:

Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vorträge

Veranstalter:

Prof. Dr. Gerd Stumme, PD Dr. Martin Atzmüller, Dipl.-Math. Tom Hanika, Dipl.-Inform. Mark Kibanov, Master Inform. Juergen Mueller, Master Inform. Andreas Schmidt

Ablauf:

In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden. Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpräsentation 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.

Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt der Student eine einseitige Beschreibung der Aufgabe, sowie einen Arbeitsplan für das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass der Student bei einem 4(8) SWS-Projekt regelmäßig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist in Absprache mit dem Betreuer festzulegen.

Als Richtlinie für die Erstellung einer guten Ausarbeitung wird das Buch

  • Markus Deininger and Horst Lichter and Jochen Ludewig and Kurt Schneider. Studien-Arbeiten: ein Leitfaden zur Vorbereitung, Durchführung und Betreuung von Studien-, Diplom- Abschluss- und Doktorarbeiten am Beispiel Informatik. 5. Auflage. vdf Hochschulverlag, Zürich, 2005.

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 €), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter) begleiten kann.

Alle verwendeten Referenzen sind zusätzlich zum Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in BibSonomy einzugeben, mit den Tags “projekt”, “kde”, dem laufenden Semester in der Form “ss14” bzw. “ws14” und weiteren sinnvollen Tags.