Bachelorarbeit

Erhöhung der Plausibilität von Empfehlungen bei der Komposition von Mashups

Aufgabenstellung

Web-Anwendungen entstehen zunehmend aus der Komposition bestehender Daten, Dienste und UI-Elemente, d. h. nach dem Mashup-Paradigma. In den Forschungsprojekten CRUISe und EDYRA wurde eine Mashup-Architektur und modellgetriebene Entwicklungsmethoden entwickelt, welche auf der semantischen Annotation von Komponenten basieren. Ein darauf aufsetzendes Kompositionsmodell beschreibt deklarativ weitere Aspekte der Anwendung, z. B. die enthaltenen Komponenten und deren Kommunikationsbeziehungen. Ziel von EDYRA ist die Vereinfachung des Entwicklungsprozesses kompositer Mashups, um Domänenexperten ohne detaillierte Programmierkenntnisse die Erstellung von Anwendungen zu ermöglichen. Ein wesentlicher Bestandteil des Ansatzes ist dabei die Bereitstellung von Empfehlungen während des Kompositionsprozesses. Unter definierten Kontextbedingungen wird die Berechnung von Empfehlungen durch Trigger ausgelöst. Letzteres ist Aufgabe des Recommendation Managers und basiert auf Kompositionswissen in Form von Patterns. Diese beschreiben Fragmente von Kompositionsmodellen und können durch semantische Annotationen sowie statistischer Analysen hergeleitet werden. Hauptaufgabe des Recommendation Managers ist das Matching, Filtern und Ranking von möglichst passenden Patterns. Um treffsicher möglichst plausible Empfehlungen auszusprechen ist dieser Vorgang jedoch noch konzeptionell auszuarbeiten bzw. zu optimieren, bspw. durch generische oder domänenspezifische Regeln/Heuristiken, Feedbackmechanismen oder Community-Wissen. Auch zu durchdenken ist, welche Informationen des aktuellen Kontexts einzubeziehen sind.

Ziel dieser Arbeit ist es daher, ein Konzept zur Funktionsweise des Recommendation Managers zu entwickeln bzw. das bestehende zu überarbeiten. Hierzu sollen die Ergebnisse der Seminararbeit zu Szenarien, zum aktuellen Stand des EDYRA-Ansatzes, zu Anforderungen und zur Analyse verwandter Forschungsarbeiten aufgegriffen und ggf. ergänzt werden. Als Kernziel der Bachelorarbeit soll ein Verfahren entwickelt werden, durch das möglichst passende Empfehlungen durch den Recommendation Manager bestimmt werden. Dazu sind zunächst grundsätzliche Überlegungen für die Schritte Matching, Filtering und Ranking von Patterns vorzunehmen, z. B. hinsichtlich domänenspezifischer Regeln, Heuristiken, Nutzereinbeziehung und weiterer kontextbezogener Einflussfaktoren. Weiterhin soll die Einbindung dieser Schritte in konkrete Vorschlagsalgorithmen des Recommendation Managers spezifiziert werden. Optional kann bereits bei der Ableitung von Patterns angesetzt werden. Im Rahmen der Konzeption sind das grundlegende Vorgehen, Faktoren des Rankings und konkrete Algorithmen zur Bestimmung der passendsten Empfehlungen zu spezifizieren, ggf. Anpassungen am Modell für Pattern und Nutzerfeedback und architektonische Erweiterung vorzunehmen. Durch eine prototypische Implementierung und eine Studie ist schließlich die Validierung der Konzepte vorzunehmen.

Im Einzelnen sind folgende Teilziele zu erreichen:

Aktualisierung der Analyse und Darstellung des Standes von Forschung und Technik und des Anforderungskatalogs.
Konzeption eines grundlegenden Verfahrens im Rahmen des Recommendation Managers zur Verbesserung der Plausibilität von Empfehlungen. Anwendung dieses Verfahrens auf mehrere bestehende Vorschlagsalgorithmen des Recommendation Managers.
Prototypische Implementierung der Konzepte als Bestandteil der EDYRA-Infrastruktur. Anschließend Evaluation anhand einer geeigneten Methode.

Weitere Informationen

Autor(en):	Stefan Weckend
Laufzeit:	01.10.2015 - 24.12.2015
Verantwortlicher HSL:	Prof. Dr.-Ing. Klaus Meißner
Betreuer:	Dipl.-Medieninf. Carsten Radeck
Institut, Lehrstuhl:	SMT, Multimediatechnik
Zugehörige Projekte:	EDYRA InfoApp