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Laufende Arbeiten:

Awareness Services in Open-Innovation Communities am Beispiel eines Fame-Mirror-Systems Student:   Kaiser, N.  Betreuer:   Groh, G.  Schlichter, J.  Brocco, M.  Beschreibung:   Open Innovation Prozesse zeichnen sich im Gegensatz zu Elementen des klassischen Betrieblichen Vorschlagswesens oder der Entwicklung in FuE-Abteilungen durch einige Besonderheiten aus. Zum einen sind die Prozesse für Player aller Arten offen (KMUs, große Unternehmen, Mitarbeiter in solchen, Freelancer etc.) und zum anderen haben sie andere Freiheitsgrade als Entwicklungen in FuE Abteilungen. Ein Awareness System für eine Open-Innovation Community kann hierbei Fragen der Beitragsmessung zu innovativen Ideen, Fragen der Motivation und Fragen der Findung von rennomierten Innovatoren adressieren und in der Community diesbezüglich ein Gewahrsein schaffen. 15.07.2008 - 15.01.2009 Community-Dienste für Fahrzeuge unter Verwendung von webbasierten GIS-Systemen Student:   Reissner, U.  Betreuer:   Eigner, R.  15.07.2008 - 15.01.2009 Ein Kontext-sensitives Recommender System für eine mobile Semantic Desktop Anwendung Student:   Hristov, A.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  Beschreibung:   15.02.08 - 15.08.08 Entwicklung eines Kontext-sensitiven Stadtführers für die Android Plattform Student:   Kostov, A.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  15.04.2008 - 15.10.2008 Entwurf und Realisierung eines dezentralen Recommender Systems für die Empfehlung von Items für Gruppen von Personen (BA) Student:   Mühe, H.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  15.05.2008 - 15.09.2008 Integration von kollaborativem Filtern in eine Web 2.0 Anwendung Student:   Helminger, J.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  15.06.2008 - 15.12.2008 Kontextbezogene Werbung für mobile Endgeräte (DA) Student:   Djurasic, S.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  15.06.2008 - 15.12.2008 Konzeption und Umsetzung von Integrationsmöglichkeiten für Social Networking Systems mit Hilfe offener Standards Student:   Iliya Peychev, I.  Betreuer:   Koch, M.  Schlichter, J.  15.04.2008 - 15.10.2008 Minen von Beziehungsinformationen aus natürlichsprachlichen Texten Student:   Richter, N.  Betreuer:   Groh, G.  Schlichter, J.  Beschreibung:   Social Networking Platformen sind eine beliebte Form sozialer Medien, die auf einem Modell sozialer Netzwerke aufbauen und in Zusammenhang mit diesem Modell ein Bündel von Diensten (z.B. Awareness-Dienste, Kommunikationsdienste, Informationsdienste) anbieten. Normalerweise werden die Daten zu den Beziehungen zwischen 2 Usern unter diesen Usern "manuell" ausgehandelt (2 Way handshake zur Etablierung einer "Freundschaft"). Die Informationsräume von Nutzern auf solchen Plattformen beinhalten jedoch viele wertvolle Daten, aus denen sich Informationen über persönliche Beziehungen ableiten lassen. Eine grosse Klasse von Elementen aus persönlichen Informationsräumen stellen direkte Kommunikationsinhalte (Messages etc.) dar. Eine weitere wichtige Klasse von Daten sind jedoch eher indirekt orientierte Informationselemente z.B. Texte in Blogs etc.. Es ist das Ziel dieser Arbeit aus diesen Texten Informationen über persönliche Beziehungen zwischen Personen abzuleiten und diese erhaltenen Informationen in das Netzwerkmodell zu integrieren (z.B. in Form von Änderungen an den Gewichten der Beziehungskanten oder in Form von Typisierungen von Beziehungskanten). Das Vorgehen sieht so aus, dass zunächst Datensätze durch eine Umfrage beschafft werden sollen. Danach sollen NLP Methoden getestet werden, wie aus Sachtexten Beziehungsinformationen destilliert werden können. Diese Ergebnisse sollen dann mit den Ergebnissen der Umfrage verglichen werden um die Qualität der entwickelten Methoden testen zu können. 15.07.2008 - 15.01.2009 Modellierung einer Benutzer- und Kontext-Ontologie für Recommender Systeme Student:   Gnetova, I.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  Beschreibung:   In dieser Abschlussarbeit soll eine Benutzer- und Kontext-Ontologie für Recommender Systeme in verschiedenen Anwendungsbereichen entworfen werden. 15.05.2008 - 15.11.2008 Privatheit und Datenschutz in mobilen sozialen Netzwerken Student:   Schmidt-Loebe, D.  Betreuer:   Groh, G.  Beschreibung:   Die Arbeit beschäftigt sich mit Privacy Aspekten wie sie in sozialen Netzwerken auftreten, die auch mobile Interaktionsformen beeinhalten und damit auch kontextuelle Daten wie z.B. Aufenthaltsort, Kommunikationspartner "im Feld" etc.) beruecksichtigen müssen. Es werden z.B. Aspekte untersucht, wie die Steuerung von Privacy bzw. Zugriffssemantiken mit Hilfe von typisierungen von Beziehungen (explizit designte Ontologien, analysierte (Tagging) Ontologien etc. mit jeweils verschiedenem Grad an Vertrauenswürdigkeit etc.) zu bewerkstelligen ist. Daneben soll eine Analyse des Ist-Zustandes gemacht werden. 15.07.2008 - 15.12.2008 Social Marketing in Mobile Peer to Peer Social Networks Student:   Seehaus, B.  Betreuer:   Groh, G.  Beschreibung:   Die Arbeit soll ein Konzept entwickeln um eine Variante von viralem Marketing in mobilen Peer to Peer Social Networks zu etablieren, die einerseits eine evolutionäre automatische Optimierung von Marketing Zielgruppen ermöglicht, andererseits aber auch so wenig Daten wie möglich dafür an das Unternehmen bzw. den Drittdienstleister (bspw. Payback) preisgibt. Hierzu sollen spieltheoretische Ansätze des Mechanism Designs unter den gegebenen Rahmenbedingungen des mobile Peer to Peer Social Networking untersucht werden. 15.04.2008 - 15.10.2008 Sozial- und Kontext-Sensitive Awareness Dienste im Social-Networking Student:   Seidl, D.  Betreuer:   Groh, G.  15.04.2008 - 15.09.2008 Visualisierung für eine mobile Semantic Desktop Anwendung (DA) Student:   Wang, L.  Betreuer:   Schlichter, J.  Wörndl, W.  15.03.2008 - 15.09.2008 Web Application Firewalls: Analyse von Architektur und Performanz Student:   Jähnel, T.  Betreuer:   Schlichter, J.  Beschreibung:   Die zunehmende Verbreitung von web-basierten, verteilten Anwendungen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen diese vor Angriffen zu schützen. Das Feld von Web Application Firewalls definiert Teilsysteme die auf Applikationsebene den Datenstrom analysieren und versuchen Angriffe gegen die Anwendungen zu erkennen und zu filtern. Im Wesentlichen kommen hier zwei verschiedene Strategien zum Einsatz: Die erste setzt auf umfangreiche Regelsätze, die zweite basiert auf einem selbst-lernenden System. Welche Strategien sich für welche Einsatzszenarien besser eigenen und was die einzelnen Strategien leisten können ist bisher nicht Herstellerunabhängig untersucht worden. Es gibt zwar bereits einige kommerzielle Anbieter sowie Open Source Lösungen, jedoch stehen außer Produktbeschreibungen keine umfassenden Informationen zur Verfügung. Eine fundierte Betrachtung des Bereiches Web Application Firewalls sowie deren Einsatzgebiete und Grenzen existiert in dieser Form nicht. 06.06.2008 - 15.12.2008