1. Projektgruppe
Knowledge Awareness in Artefact-
Actor-Networks (knowAAN)
KickOff-Meeting
21.10.2010
Wolfgang Reinhardt
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

2. Johannes Magenheim
Professor
Chef vom Ganzen
Wolfgang Reinhardt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Vergibt die konkreten Aufgaben ;)
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

3. Wer seid ihr?
Partnerinterview + gegenseitiges Vorstellen
Alter, Semester, Interessen,
Studienschwerpunkt, Warum diese PG, Ziele
in der PG, Hobbies,
Nerd-Stuff ;)
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

4. Agenda
Was sind AANs?
Was wollen wir machen?
Aufgaben der PG
Themen für die Seminarphase
Termine
Social KickOff
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

5. Was sind eigentlich AANs?
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6. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

7. Artefact-Actor-Networks
combination of
Social Networks
Artefact Networks
Social Media
E-Mail
Documents
goal
raise awareness about relevant people, topics and objects
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8. Network in World Wide Web Network of documents Consolidated artefact network I
Document D
B
Website B D
C
Document C A
Website A
(1) (2) (3)
Consolidated artefact network I Network with bookmarks Consolidated artefact network II
Website B
Bookmark E
(1) (2) (3)
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

9. Actor network of company Private actor network Consolidated actor network
Person Y Person Y
Person Z
Person Z
Person X Person X Person X
(1) (2) (3)
Consolidated artefact network II Consolidated actor network
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10. Obtaining data
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11. Where does the data comes from?
strong focus on Social Media tools
Twitter
Delicious
Scribd
SlideShare
Blogs
Wikipedia
Scientific paper
Upload, DBLP, CiteSeer
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12. How do we extract data?
Java-based backend
<< component >>
Crawling-Block
OSGi-enabled
hot deployment
Jena framework << component >>
DataStore-Block
crawl, store, analyse
crawl and parse
store data << component >>
Analyser-Block
analyse data
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13. Storing data
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14. AANBase Web Wiki
linksTo:isRelated
knows
hasPart:isRelated
creationTime
Actor Webartefact WikiArtefact DATA
redirectedFrom
isRelated hasArtefact screenName
DATA
WikiActor DATA
Artefact
hasKeyword
MediaWiki
KeywordValue
Keyword DATA previousVersion:isRelated
nextVersion:isRelated editedArticle:hasArtefact
MediaWikiArtefact MediaWikiActor
hasMediaWikiCategory:hasKeyword
DATA
pageID
oid
userComment
MediaWikiCategory
Dublin Core FOAF
ONTOLOGIES SIOC SWRC
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15. Semantic relations
ART2 relations
between artefacts
isReplyOf, linksTo, hasPart, isReplyTo, hasComment
ACT2 relations
between actors
isFriendOf, relatesTo, collaboratesWith,
AA relations
between artefacts and actors
creatorOf, contributorOf, discussantOf, forwarderOf, bookmarkerOf
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16. Analyzing data
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17. Used analyzers
Text analyzers
Orchestr8 - Alchemy API
OpenCalais
Semantic similarity
SemSim algorithm
TF-IDF
Cosine similarity
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18. Applications
that make use of
Artefact-Actor-Networks
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19. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

20. 0.37735849056603776
0.5263157894736842
0.5128205128205129
0.
73
73
0.
0.5405405405405405
0.
73
73
0.5714285714285714
0.
0.5405405405405405
0.78
0.78
0.69
0.69
0.5
0.5
3 0
0.7
.73
11.6
1.6
3 0.7
0.5714285714285714
0.7
1
3
8
0.
0.
8
77 2.
2.
0.11
0.11
77
0.66
0.66
8.87
8.87
0.7
5 5
0.7
0.526315789473
0
7.
7.
0
4 0.2
0.5882352941176471
0.320.32
0.2
4
0.2 8
10.7 0.28 0.73
0.73
8
0.5555555555555556
0.16
0.16
8
10.7
1.31
0.25
0.25
1.31
0.9523809523809523 2.53
0.5882352941176471
0.450.45
2.53
0.5
0.5
0.29
0.29
0.1
7
0.1 7
6 0.5
.29
0.5
5
0.11
0.11
5.2
6
9
0.7 0.
0. 9797
46 0.7
0.42
0.42
46 0.
0.
0.6060606060606061
0
0.6.63
0.66
3
0.6 6
5
9.3
1.0
1.0
9.3
5
0.58823529411764
7.0
7.0
0.3
0.9
0.
1
5
0.71
0.71
0.9
5
0.3 34 3 4
1
0.
31
1.
1.67
31
0.2
8
0.5405405405405405
1.
1.67
0.2
8
0.15
0.15
3.04
3.04
0.17
0.17
0.6666666666666666
7
1.44
0.9
1.44
0.9
7
0.29
0.29
0.
42
1.0
42
0.5714285714285714
0.
5 5
38
1.0 0.
0.
38
0.5714285714285714
0.36
0.36
0.5555555555555556
0.15
0.1
5
0.5714285714285714
0.5
Analysis of students’ Social Media
use
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

21. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

22. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

24. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

25. Was wollen wir machen?
Awarenessuntersstützung für
Forscher
GINKGOsem
CoFlow
Details liegen bei Euch
Vorschläge, Wünsche,
Abstimmungen
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26. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

27. Ziele einer PG
weitgehende Selbstorganisation
konsequente Vergabe von Posten & Verantwortlichkeiten
Herausfinden & Fördern besonderer Talente
prozessorientierte Personalstruktur wie in industriellen Entwicklungsteams
regelmäßige Vorträge zum Arbeitsfortschritt
stark verteilte Erstellung eines Zwischen- und Endberichts
working on the edge
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28. Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

29. Termine
Projektlaufzeit 10.2010 - 10.2011
Seminarphase 10.2010 - 12.2010
Blockseminar 26.11.2010 | Abgabe Seminararbeit 17.12.2010
Kreativworkshops Analysis, Requirements, Goals
3 mal 4 Stunden 03.01.-07.01.2011
(Kern-)Entwicklungszeit 02.2011 - 09.2011
Zwischenpräsentationen & -berichte
17.02.2011 + 28.04.2011 + 14.07.2011 + 15.09.2011
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30. Seminarthemen I
Agile Softwareentwicklung & Projektmanagement in kleinen Teams
Scrum, eXtreme programming, FDD, TDD, RUP
Anwendung in der Projektgruppe (Rollen, Anforderungen)
Zukunftsfähige Web-Applikationen mit HTML5 + CSS3 + JS + RoR
Web-Entwicklung mit aktuellen & kommenden Standards
Visualisierungen, Netzwerke, zeitliche Verläufe, mobile Applikationen
Status quo und Zukunft von Artefact-Actor-Networks
Re-Engineering des aktuellen Stands
Architektur, Komponenten, Herausforderungen, Probleme
RDF, OWL, RDFa, Ontologien, Inferenzbildung
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31. Seminarthemen II
Analyse wissenschaftlicher Publikationen
Scientometrics, Bibliometrics, Tools, Probleme, technische Ansätze (ML)
Clustering Text-basierter Medien
Methoden zur Erschließung großer Textmengen, Apache Mahout
Probabilistic Topic Models, Clusteringalgorithmen (e.g. MajorClust)
Information Retrieval und Recommender Systems
Custom Search Applications
Content-based Recommendation Systems
Semantic analysis & similarity
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32. Was noch?
Wenn angebracht Prototypen für die Präsentation entwickeln
Präsentationsdauer 30 Minuten + 10 Minuten Diskussion
Ausarbeitung max 35 Seiten im Classicthesis Article Layout
erste Themenbesprechung kommende Woche
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33. Agile Softwareentwicklung &
Projektmanagement
Status quo und Zukunft von Artefact-Actor-
Networks
Webapplikationen mit HTML5 + CSS3 + JS +
RoR
Analyse wissenschaftlicher Publikationen
Clustering Text-basierter Medien
Information Retrieval & Recommendations
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34. Tools
SVN & Trac
http://thales.cs.upb.de/trac/aan
PG-Blog
http://pgknowaan.wordpress.com
jeder bloggt hier über die PG
Twitter (wenn ihr wollt) #knowAAN
Mendeley für den Austausch von Papern
Delicious für Web-Fundstücke
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35. Noch Fragen offen?
Wolfgang Reinhardt, @wollepb, University of Paderborn (Germany)

36. Thank you for your attention
Wolfgang Reinhardt, @wollepb
University of Paderborn, Germany
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