Konzepte und Methoden zum visuellen Data Mining von sozialen Beziehungsnetzwerken für Community-Unterstützung


Thomas Pernpeintner, 2006
Diplomarbeit am Lehrstuhl für Angewandte Informatik an der Technischen Universität München


Konzepte und Methoden zum visuellen Data Mining von sozialen Beziehungsnetzwerken für Community-Unterstützung

Zusammenfassung

Online-Communities erfreuen sich zunehmend grosser Beliebtheit. Menschen tauschen Nachrichten aus, legen Persönlichkeitsprofile an und treten in Kontakt mit anderen Mitgliedern. Die Profile und Aktivitäten der Mitglieder werden in der Community gespeichert. Bei einer Mitgliederstarken Community werden so enorme Datenmengen erzeugt, die in textueller Form unübersichtlich und für Explorationszwecke zu unpraktisch sind. Daher wird in dieser Arbeit ein generisches Konzept entworfen, das Community-Daten graphisch darstellt um visuelles Data Mining zu ermöglichen. Das Konzept umfasst ein Datenmodell, das die Personen mit ihren Profilen und den Beziehungen untereinander abbildet. Durch eine standardisierte Schnittstelle wird ein Datenbestand gemäŖ dem Modell aufgebaut. Mit geeigneten Methoden wird eine graphische Darstellung des sozialen Beziehungsnetzwerks generiert, die der Anwender anhand von Filtermethoden interaktiv erforschen kann. Ziel der Visualisierung ist die Exploration der Daten um Gruppenbildungen von Personen anhand von verschiedenen Verbindungskriterien zu erkennen. Für die Community-Mitglieder ermöglicht die Anwendung die gezielte Suche nach Personen und Gruppen mit gewissen Eigenschaften, die sie möglicherweise noch nicht kennen gelernt haben. AbschlieŠend wird die konkrete Implementierung der Visualisierungs-Anwendung skizziert und der Datenbestand der Community Drehscheibe importiert und visuell dargestellt.

Inhaltsverzeichnis

Kapitel 1: Einleitung
  • Ziel der Arbeit
  • Aufbau der Arbeit

  • Kapitel 2: Grundlagen
  • Soziales Netzwerk
  • Community
  • Visuelles Data Mining
  • Methoden der Daten-Visualisierung
  • Analyse von sozialen Netzwerken
  • Beispiele für Communities

  • Kapitel 3: Generisches Konzept
  • Analyse des Umfelds
  • Vorgehensmodell

  • Kapitel 4: Die Datenschicht
  • Datenmodell
  • Person
  • Eigenschaft
  • Verbindung
  • Zeitlicher Verlauf der Community
  • Aufbau eines Datenbestands gemäŠ dem Datenmodell
  • Anforderungen an die Datenquelle
  • Schnittstelle zur Community
  • Datenformat
  • Transport der Daten
  • Import der Daten

  • Kapitel 5: Steuerungsschicht
  • Gewichtung von Personen
  • Filterverfahren
  • Personenfilter
  • Verbindungsfilter

  • Kapitel 6: Visualisierungsschicht
  • Visualisierung der Personen
  • Visualisierung der Verbindungen
  • Dynamische Anordnung der Knoten

  • Kapitel 7: Implementierung
  • Datenimport und Verwaltung
  • Graphische Benutzerschnittstelle
  • Anbindung an Cobricks
  • Cobricks Modell für Benutzer und Benutzerattribute
  • Dokumentgenerierung im Schnittstellenformat
  • Beispiel TUM-Drehscheibe

  • Kapitel 8: Fazit und Ausblick

    Literaturverzeichnis

    Abbildungsverzeichnis


    Gesamtumfang: 94 Seiten

    Beispiel: Visualisierung einer Community (Java Applet)

    Die Diplomarbeit inkl. Implementierung kann per email erworben werden. Bei Interesse lasse ich Ihnen gerne ein Angebot zukommen.