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Individualisierung und mobile Dienste am Beispiel der Medienbranche

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4 <strong>Individualisierung</strong> von Mediengütern 153<br />

Assoziationsanalysen zu Cluster individueller Transaktionen <strong>und</strong> Nutzersitzungen<br />

(T) gruppiert (�,�). Die einzelnen Transaktionen werden als Vektoren gewichteter<br />

Objektaufrufe (Pageviews) dargestellt. Als Gewichtungsfaktoren können<br />

bspw. die Häufigkeit des Aufrufs eines Objekts, dessen Betrachtungsdauer<br />

o<strong>der</strong> domänenspezifische Kriterien wie die unterschiedliche Gewichtung zwischen<br />

Navigations- <strong>und</strong> Inhaltsseiten verwendet werden. Die Transaktionen ti<br />

werden anhand <strong>der</strong> Ähnlichkeit ihrer Pageviews wie<strong>der</strong>um in Cluster (TC)<br />

gruppiert (�). Im letzten Schritt werden diese Transaktionscluster hinsichtlich<br />

ihrer Beson<strong>der</strong>heiten zu individuellen Profilen (pr) aggregiert (�). Dabei werden<br />

durch Mittelwertsbildung <strong>der</strong> Gewichtungsfaktoren <strong>der</strong> Pageviews innerhalb eines<br />

Transaktionsclusters diejenigen Seitenaufrufe herausgefiltert, <strong>der</strong>en Gewichtungsfaktor<br />

unter dem jeweiligen Transaktionsmittelwert liegt.<br />

134.76.23.27 - - [30/Jun/2003:23:59:49 + ...<br />

134.76.23.27 - - [30/Jun/2003: ...<br />

...<br />

�<br />

{ p p p }<br />

P = 1,<br />

2,...,<br />

�<br />

n<br />

{ t t t }<br />

T = 1,<br />

2,...,<br />

n<br />

wobei: ti ⊂ P <strong>und</strong><br />

ti = { w(<br />

p1,<br />

t ) , w(<br />

p2,<br />

t ) , ..., w(<br />

pn,<br />

t ) ; }<br />

�<br />

{ c c , c }<br />

TC = 1,<br />

2 ...,<br />

k<br />

wobei: ci ⊂ T<br />

�<br />

{ p,<br />

weight ( p,<br />

pr ) p ∈ P,<br />

weight ( p pr ) ≥ μ}<br />

pr c =<br />

c<br />

,<br />

i<br />

∑w<br />

wobei: ( ) ( p,<br />

t)<br />

)<br />

weight p,<br />

pr =<br />

i<br />

ci<br />

c<br />

ci<br />

Webserver-<br />

Zugriffsprotokoll<br />

Datenbereinigung<br />

Transaktionsableitung<br />

Transaktionsclusterung<br />

Mittelwertsbildung /<br />

Clusteraggregation<br />

Abbildung 4-19: Profilaggregation durch Profil-Clusterung<br />

(2) Im Rahmen <strong>der</strong> Transaktionsclusterung werden gemeins<strong>am</strong> aufgetretene<br />

Pageviews in ähnlichen Transaktionen zu Profilen gruppiert. Im Gegensatz dazu<br />

werden im Rahmen <strong>der</strong> Pageview-Clusterung häufige Pageviews unabhängig<br />

von <strong>der</strong> Ähnlichkeit <strong>der</strong> zugr<strong>und</strong>e liegenden Transaktionen gruppiert, wodurch<br />

auch überlappende Interessen unterschiedlicher Nutzer abgebildet<br />

werden können. Dazu wird ein Assoziationsregelverfahren angewendet, dem<br />

<strong>der</strong> Hypergraf <strong>der</strong> Objekte einer Internetseite, als Repräsentationsform des Beziehungsnetzwerks<br />

<strong>der</strong> Objekte <strong>und</strong> <strong>der</strong> sie verbindenden Links, zugr<strong>und</strong>e gelegt<br />

wird. 490<br />

490 Association Rule Hypergraf Partinioning (ARHP)

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