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Abbildungsverzeichnis

1. Systemarchitektur von Multex BuzzPower 4.1
2. Systemarchitektur von Webfair Community Engine 4.0
3. 360°-Sichtweise auf den Kunden in einem CRM-System. Der Kunde steht dabei im Mittelpunkt und sämtliche Bereiche des Unternehmens agieren rund um ihn herum.
4. Architektur eines herkömmlichen Data Warehouse-Systems. Die Informationsquellen können Datenbestände aller Art sein. Der Monitor dient zur Überwachung sämtlicher Änderungen im System.
5. Architektur eines Data Mart. Im Gegensatz zum Data Warehouse werden nicht mehr alle Datenbanken integriert.
6. Architektur eines virtuellen Data Warehouse'. Hier gibt es nur eingeschränkte Möglichkeiten zum Anbinden heterogener Datenquellen.
7. Modellierungsebenen bei einem Data Warehouse.. Man sieht hier, dass es 3 Modellierungsebenen gibt, welche aufeinander aufbauen.
8. Beispiel für Datenmodellierung nach dem Star-Schema. hier gibt es eine Faktentabelle und mehrere Dimensionstabellen.
9. Beispiel für Datenmodellierung nach dem Snowflake-Schema. Hier werden die Dimensionstabellen normalisiert.
10. Beispiel für einen 3-dimensionalen Datenwürfel. Dieser Würfel besteht aus 3 Dimensionen. Es können jedoch auch mehr Dimensionen verwendet werden.
11. Ein OLAP-Server spielt in einem DB-System eine vermittelnde Rolle.
12. Der Zyklus im Wissensfluß [Maurer et al.1999]
13. Zusammenhang zwischen explizitem und implizitem Wissen. Implizites Wissen soll zu explizitem Wissen werden und umgekehrt. Das garantiert den Wissensfluß. Implizites Wissen wird durch persönlichen Kontakt weitergegeben (Sozialisierung und Verbreitung). Explizites Wissen muß dekodiert und rekodiert werden (Kombination) und kann danach verinnerlicht zu implizitem Wissen werden (Verinnerlichung). [Borghoff et al.1998]
14. Notwendige, vorhandene und nachgefragte Information nach Berthel. Herrscht ein Informationsüberfluß, so geht der Nutzen der Information verloren. [UFO]
15. Kreislauf von Wissen und Information nach Rainer Kuhlen in [Reif2000]. Abbildung 4.4 zeigt sehr gut den Zusammenhang zwischen Information, Wissen und Handeln. Handeln führt zu Information, aus Information wird Wissen, aus Wissen Information und aus der Information kann Handeln beeinflußt werden.
16. Grundmodell für wissensbasiertes Information Retrieval. Bei, Information Retrieval besteht beim User ein kurzfristiges Interesse an einer Information. Aus dem Wissen in einer Wissensbasis (z.B. ein Data Warehouse) können für den User geeignete Informationen zu einem bestimmten Thema generiert werden. Diese Informationen können für Problemlösungen herangezogen werden. Durch geeignete Auswertungsmethoden (OLAP, siehe Kap. 3.7.3) ist es möglich, eine Strategie für eine Problemlösung aus einer Wissensbasis heraus zu entwerfen.
17. Die Elemente eines Information-Filtering-Systems. Die Abbildung beinhaltet auch die Schritte für ein Information Retrieval System. Man sieht dabei den Unterschied zwischen einem langfristigen Interesse eines Users an einem bestimmten Thema und einem kurzfristigen Informationsbedarf.
18. Das WAP-Programmier-Modell. Der Client kommuniziert nicht direkt mit dem Server.
19. Das WWW-Programmier-Modell. Hier gibt es die direkte Verbindung zwischen Client und Server.
20. Abbildung 8.1 stellt den Datenfluß zwischen den Modulen, welche den Einstieg in das Suchportal implementieren, dar. personalize.html ist eine statische Seite, welche nur als Hilfsseite für Demonstrationszwecke angelegt wurde. Der Einstieg kann in register.cgi oder identify.cgi auch von jeder anderen Seite aus erfolgen.
21. Abbildung 8.2 stellt die Abhängigkeit der weiteren Module von personalhp.cgi und den weiteren Datenfluß zwischen den Modulen dar. search.cgi und queries.cgi sind die Module, welche die Verbindung zum Suchdienst xFind herstellen und eine Suchabfrage generieren.
22. Abbildung 8.3 stellt das Formular für die Registrierung des Users bei seinem ersten Besuch am Suchportal dar. Er hat dabei die Möglichkeit, persönliche und allgemeine Daten, wie zum Beispiel bestimmte Interessensgebiete einzugeben.
23. Abbildung 8.4 stellt das Formular für die Authentifizierung des Users auf der Webseite dar. Die Authentifikation erfolgt durch die Eingabe von dem bei der Registrierung gewählten Usernamen und dem Paßwort.
24. Diese Abbildung stellt das Frame dar, welches die einfache Suche nach bei der Registrierung ausgesuchten Interessensgebieten ermöglicht. Der User muß für eine Suche nur auf das gewünschte Interessensgebiet klicken und es wird ein neues Browser-Fenster geöffnet mit den Suchergebnissen. Diese Funktionalität realisiert einen Punkt aus dem Anforderungskatalog zur gewünschten Verbesserung der Usability. Weiters kann in dem Frame mittels Edit die Editierung der persönlichen Daten in einem eigenen Browser-Fenster gestartet werden.
25. Diese Abbildung stellt das Frame dar, welches den News-Ticker in Form eines Java-Applet beinhaltet. Der News-Ticker zeigt Informationen über das bevorzugte Interessensgebiet des Users. Weiters wird der User in diesem Frame persönlich begrüßt.
26. Abbildung 8.7 stellt den Counter des Suchportals dar. Dieser zeigt die Anzahl der Besuche des Users an und beinhaltet das Datum des letzten Besuchs des Users auf dem Suchportal. Der User hat hier auch die Möglichkeit, mittels View sich die Daten seiner letzten 10 Besuche anzeigen zu lassen.
27. Diese Abbildung zeigt die Seite, welche die Daten der letzten 10 Besuche eines Users in Form einer Tabelle darstellt. Diese Daten geben Aufschluß über das Verhalten eines Users und können in weiterer Folge zur genaueren Profilerstellung herangezogen werden. Diese Seite wird in einem neuen Fenster dargestellt und zeigt nur eine Zusatzinformation zum Counter.
28. Diese Abbildung zeigt das Formular, in dem der User die Möglichkeit hat, seine Daten zu ändern. Um den Aufwand für den User so gering wie möglich zu halten, werden die Daten aus der Datenbank ausgelesen und vorselektiert. Der User kann somit einzelne Felder auf einfache Art und Weise editieren, ohne sämtliche Daten neu eingebn zu müssen.
29. Diese Abbildung stellt das Frame des Suchportals dar, in dem Bannerwerbung aufgrund eines Benutzerprofils durchgeführt wird. Die User werden hierbei aufgrund persönlicher Daten, in dieser Implementierung als Beispiel Alter und Geschlecht, in Profilgruppen eingeordnet und bekommen dadurch personalisierte Werbeeinblendungen.
30. Diese Abbildung stellt das Frame des Suchportals dar, in dem ein Suchbegriff eingegeben werden kann und eine Suche gestartet werden kann. Die Suche erfolgt durch den Suchdienst xFind. Die Suchbegriffe werden dabei in einem File für den jeweiligen User mitprotokolliert.
31. Diese Abbildung zeigt das Suchportal im Gegensatz zu einer anderen personalisierten Darstellung in Abb. 8.13.
32. Diese Abbildung zeigt ebenfalls, wie Abb. 8.12, das Suchportal, jedoch mit unterschiedlich gewählten Layout durch den User und einer anderen Zuordnung zu einem Profil.
33. Die Abbildung stellt ein semantisches Datenmodell einer Geografie-Anwendung dar. Ganz oben ist der All-Knoten und nach unten hin entlang des Aggregationsgraphs kommt man zum LoG-Knoten.