Technische Universität München Praktikum Mobile Web 2.0 2.Teil Kollaboratives Bewerten und Filtern am Touchscreen Robert Eigner 19.05.2009.

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1 Technische Universität München Praktikum Mobile Web 2.0 2.Teil Kollaboratives Bewerten und Filtern am Touchscreen Robert Eigner eigner@in.tum.de 19.05.2009

2 Technische Universität München Lastenheft Erweiterung Client –Erfassung von verschiedenen Item-Typen –Erfassung von Bewertungen Upload auf einen „ausgezeichneten“ Peer/Server Touchscreen –Anzeige von Items –Bewertung von Items Empfehlungsfunktion Download eines empfehlenswerten Items

3 Technische Universität München Lastenheft Client verwaltet bisher als Items beliebige Dateien –Erweiterung : Erfassung des Item-Typs –Foto, Audionotiz, Freihandnotiz, Text, … –Item: Datei + Tags + Item-Typ Mindestanforderungen: –Item mit Tag versehen –Item mit Typ versehen (auch implizit) –Item bewerten –Item an Spezial-Peer/Server verschicken Noch besser: Integration von Fotos mit Kamera, Sprach- oder Freihandnotiz Test mit mehreren Clients / Usern

4 Technische Universität München Lastenheft Bewertungsschema: –„+/-“ –Zahl von 1 bis 6 –Sterne Jeder User kann alle Items (auch die von anderen Usern) bewerten

5 Technische Universität München Technologien: Kollaboratives Filtern Collaborative Filtering Personalisierungstechnik Automatische Vorhersagen (Filtern) über das Interesse eines Nutzers indem man Informationen über gleichartige Items von mehreren Nutzern analysiert “Nutzer, die A kauften, kauften auch B”

6 Technische Universität München Technologien: Kollaboratives Filtern Zwei Möglichkeiten: Nutzer-Item-Ansatz 1.Nach Nutzern suchen, die ähnlich bewerten wie der aktuelle Nutzer 2.Die gefundenen Bewertungen suchen, um eine Vorhersage für den aktuellen Nutzer treffen 3.  Nutzer-Item Matrix aufbauen Item-basierter Ansatz 1.Ähnliche Items identifizieren, dann den Geschmack des Nutzers ableiten 2.  Item-Item-Matrix aufbauen

7 Technische Universität München Technologien: Kollaboratives Filtern Wie leitet man neue Empfehlungen ab? Lineare Regression f(x)=ax+b

8 Technische Universität München Technologien: Kollaboratives Filtern Wie leitet man neue Empfehlungen ab? Slope One f(x)=x+b Item 1 wird im Schnitt um 0,5 besser bewertet als Item 2: ((4-2) + (3-4)) / 2 = (2 -1) / 2 = 0,5 Daher lautet die Vorhersage für Carol‘s Bewertung von Item 1 = 2,5 Item 1Item 2Item 3 Alice242 Bob43n/a Caroln/a25

9 Technische Universität München Technologien: Kollaboratives Filtern Probleme: –Cold-Start: was passiert mit neu in das System eintretende Nutzer? –First-Rate: was passiert mit neu in das System eintretende Items? Mehr Informationen: –http://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering –http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis#Linear_regression –http://en.wikipedia.org/wiki/Slope_One

10 Technische Universität München Technologien: Touchscreen Darstellung der Items am Touchscreen –Mind. zwei Item-Typen –Items von mind. zwei Usern –Geeignete Darstellung wichtig, z.B. Liste + Detailansicht Bewertungsfunktion auch am Touchscreen Zusätzlich soll es eine Funktion „Empfehlung“ geben –Dann senden eines neuen Items an Client –Empfehlungsfunktion auszuarbeiten –Auf Basis von kollaborativem Filtern

11 Technische Universität München Technologien NEC 32“ Widescreen Monitor –Empfohlene Auflösung: 1360x768 Pixel –Vorhanden in Raum 01.05.033 –Notfalls kann auch das Gerät in 01.05.058 verwendet werden (falls dort gerade keine Besprechung) Touchscreen Funktionalität –Treiber für XP, Vista u.a. (Mac nicht getestet): –http://www.elotouch.com/Support/Downloads/dnld.asp –Auch Bsp. Programm mit Registrierkasse –(CD für Win XP ausleihbar) –Nach Installation Kalibrierung erforderlich

12 Technische Universität München Technologien Funktioniert wie ein Mauszeiger –Anschluss mit USB –C#: System.Windows.Forms.Control: Mouse…-Events –Java: java.awt.event.MouseListener, mouse…-Methoden Aber Benutzer-Interaktion muss auf Touchscreen abgestimmt werden! –Eher schwierig: –Bewegen des Mauszeigers –drag-and-drop –Leicht: –Klick auf Icon –Bedienelemente sollten nicht zu klein sein –Bildlauf nicht über Scroll-Balken, sondern über „oben“ und „unten“ Buttons etc. Schöne Benutzer-Interaktion ist also die „Kür“ für Touchscreen- Anwendung

13 Technische Universität München Technologien Beispiel Registrierkasse

14 Technische Universität München Zeitplan 19.05.2009 (heute): Aufgabenstellung Teil 2: kollaboratives Bewerten und Filtern am Touchscreen 26.05.2009: Seminar: Vorstellung der Architektur / Lösungsvorschläge 02.06.2009: Implementierung (kein Termin, Pfingsten) 09.06.2009: Abgabe Code, Dokumentation, Testate 16.06.2009: Aufgabenstellung Teil 3: RFID Identifzierung (Hubert)