Masterarbeit

Kontextsensitives Empfehlungssystem für Enterprise-Search auf Grundlage eines semantischen Wissensgraphen

Aufgabenstellung

Aufgrund der Verfügbarkeit vielfältiger Informationsdienste im Unternehmensumfeld besitzen Suchdienste eine hohe Bedeutung für die Erfüllung alltäglicher Aufgaben eines Wissensarbeiters. Durch die Übertragung des Mashup- und End-User-Development-Paradigmas auf den Bereich der Enterprise-Search-Anwendungen ergeben sich neuartige Möglichkeiten zur bedarfsgerechten Erstellung und Anpassung solcher Anwendungen, z. B. durch situative Auswahl geeigneter Visualisierungskomponenten. Die anwendungsneutrale CRUISE-Plattform bietet u. a. eine Laufzeitumgebung inklusive Werkzeugen zur Unterstützung der iterativen Entwicklung kompositer Web-Anwendung an, ohne spezifischen Besonderheiten von Enterprise-Search-Mashups (ESM) zu berücksichtigen. Insbesondere ist das aktuelle Empfehlungssystem auf Vorschläge zu Kompositionsschritten ausgelegt, jedoch nicht auf domänenabhängige, inhaltsbasierte Vorschläge auf Basis zugrundeliegender Datensätze der Komponenten. Solche Vorschläge sind für die Assistenz in einem ESM jedoch zentral, um den Nutzer z. B. bei der Erstellung von Suchanfragen zu assistieren oder Informationsbereiche vorzuschlagen. Im InfoApp-Projekt wurde ein Wissensgraph entwickelt, der als Grundlage für domänenabhängige Vorschläge dienen soll.

Im Rahmen der Masterarbeit soll ein Empfehlungssystem ausgehend von vorgegebenen Metamodellen zum Wissensgraphen und Suchkontext konzipiert werden, das a) die kontextsensitive Ableitung relevanter Vorschläge zu Wissensdomänen, Facetten, Suchanfragen und Dokumenten bietet, b) die berechneten Empfehlungen geeignet anzeigt und c) die Verwertung von Nutzerfeedbacks zu Suchergebnissen vorsieht. Dabei sind u. a. folgende Forschungsfragen zu untersuchen: Wie werden relevante Wissensbereiche (Konzeptmengen), Facetten und Facettenwerte sowie relevante Dokumente mit Hilfe des Wissensgraphen und des aktuellen Suchkontextes ermittelt? Wie lassen sich Suchanfragevorschläge auf Basis des Wissensgraphen ableiten? Welche Empfehlungsfunktionen gibt es in den Phasen des iterativen Rechercheprozesses? Wie wird das Relevanzfeedback des Nutzers aus früheren Iterationen einbezogen?

Im Einzelnen sind folgende Teilziele zu erreichen:

Darstellung des aktuellen Stands der InfoApp- und CRUISE-Konzepte und Analyse von Anforderungen auf Basis eines praxisrelevanten Anwendungsszenarios.
Recherche, Darstellung und Bewertung des Standes von Forschung und Technik, v. a. zu Empfehlungsansätzen aus den Bereichen Enterprise Search und Information Retrieval.
Entwurf eines Empfehlungssystems für eine Enterprise-Search-Plattform. Dabei sind geeignete Empfehlungsmethoden zur Abdeckung des gesamten Rechercheprozesses zu spezifizieren und ggf. Anpassung an zugrundeliegenden Modellen und der Architektur vorzunehmen.
Prototypische Implementierung wesentlicher Konzepte im Rahmen der CRUISE-Plattform zwecks Evaluation des konzipierten Empfehlungsprozesses mittels einer Nutzerstudie.

Weitere Informationen

Autor(en):	Sergej Hahn
Laufzeit:	01.11.2016 - 04.07.2017
Verantwortlicher HSL:	Prof. Dr.-Ing. Klaus Meißner
Betreuer:	Dipl.-Medieninf. Oliver Mroß Dipl.-Medieninf. Carsten Radeck
Institut, Lehrstuhl:	SMT, Multimediatechnik
Zugehörige Projekte:	InfoApp
Zugehörige Partner:	interface:projects GmbH