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Web Search and Data Mining

Das World Wide Web ist heutzutage zweierlei: Ein riesiges Netzwerk verknüpfter Informationen sowie ein virtueller Raum, in dem Menschen miteinander interagieren, sich begegnen und sich austauschen. In der Arbeitsgruppe Web Search and Data Mining untersuchen wir mit einem gemeinsamen Werkzeugkasten an Methoden und Lösungsansätzen beide dieser Aspekte. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf der Bestimmung der behandelten Themen. Wir verwenden probabilistische Modelle, um Themen zu beschreiben und um anzugeben, inwieweit ein Thema in einem Dokument angesprochen wird. Hierfür analysieren wir nicht nur die Wörter, die in den Dokumenten auftauchen, sondern auch den Dokumentkontext, z. B. den Ort oder den sozialen Kontext. Diese Sicht kann genutzt werden, um aus der riesigen Flut an Online-Artikeln einen repräsentativen Überblick über ein Thema zu geben. In sozialen Netzwerken findet man Inhalte, die Benutzer eingestellt haben, aber auch soziale Interaktionen zwischen Benutzern. Aus den darin enthaltenen Strukturen lässt sich beispielsweise voraussagen, ob zwei Nutzer Kontakt aufnehmen sollten, wann ein Nutzer ein soziales Netzwerk vermutlich verlässt und worin der Vorteil läge, dem 'like' Button in einer Plattform für soziale Netze einen 'dislike' Button hinzuzufügen.

Beteiligte: 

René Pickhardt

rpickhardt@uni-koblenz.de

Dr. Christoph Kling

datascience@c-kling.de

Dr. Jérôme Kunegis

kunegis@uni-koblenz.de

Prof. Dr. Steffen Staab

staab@uni-koblenz.de