Entwurf und Entwicklung eines mehrdimensionalen vorschlagsbasierten Suchsystems für konsumorientierte E-Markets

Abstract

Suchsysteme spielen eine wesentliche Rolle in der Informatik, da die Anzahl verfügbarer digitaler Inhalte stetig zunimmt. Man denke hier nur an konsumorientierte E-Market-Systeme, wie den Software-Market "Google Play" oder den Online-Market "Amazon". Daher reichen klassische Ansätze, wie eine schlagwortbasierte Suche, oft nicht mehr aus, um die richtigen Inhalte zu finden. Viele Benutzer sind auch wegen fehlender Kenntnisse über die Inhalte im System nicht in der Lage, ihr Suchbedürfnis auszudrücken. Aufgrund der angeführten Problematik stellt diese Diplomarbeit ein Modell vor, das für vorschlagsbasierte, konsumorientierte E-Market-Systeme universell und kostengünstig einsetzbar ist. Im Zuge dessen werden in diesem Kontext relevante Elemente sowie deren Verbindungen vorgestellt. Ergebnisse der umfassenden Literaturrecherche zeigten klar auf, dass sich semantische Technologien am besten für intelligente Vorschlagsgenerierungen von Suchbegriffen als Unterstützung für die suchenden Benutzer eignen. Dabei konnten zwei relevante Grundmodelle identifiziert werden. Dies ist zum einen das Vektorraum-Modell, das beispielsweise zur Relevanzbestimmung von Inhalten herangezogen wird, und zum anderen die Beschreibungslogik, die zur Erstellung einer Wissensbasis in Form einer Ontologie Anwendung findet. Für die Ontologie erwies sich das vom World Wide Web Consortium (W3C) standardisierte Datenformat "Web Ontology Language" (OWL) als am besten geeignet. Damit können Suchbegriffe, deren Beziehungen zueinander sowie Regeln für Vorschläge weiterer Suchbegriffe abgebildet werden. Mittels Protegé, einem an der Stanford Universität entwickelten Tool, ist zudem eine einfache Erstellung und Pflege der Wissensbasis möglich. Für die Suchfunktion kommt im Modell der Open Source Suchserver Solr zum Einsatz, der auch von namhaften Onlinediensten wie Twitter oder Wikipedia eingesetzt wird. Einblicke aus dem im Jahr 2003 stammenden DOPE System erwiesen sich als richtungsweisend für den Umgang mit semantischen Technologien sowie zur Gestaltung des User Interfaces im Modell dieser Arbeit. Abseits der technischen Lösung wurden auch weitere Themenbereiche - wie rechtliche Aspekte, Usability-Kriterien oder Methoden für bessere Suchergebnisse - diskutiert. Für Betreiber eines E-Market-Systems in Österreich ist beispielsweise das Datenschutzgesetz (DSG) und das Telekommunikationsgesetz (TKG) von essenzieller Bedeutung. Analysen und Tests an bestehenden Systemen brachten neue Erkenntnisse für die Modellentwicklung und in weiterer Folge zur Gestaltung der Fallbeispiele, für die das Modell abschließend exemplarisch adaptiert wurde. Dabei handelt es sich um ein Software Center mit einem innovativen Bewertungssystem und um eine Jobbörse mit Agenten-Funktion. Anhand der Fallbeispiele wird das Potenzial des in der Arbeit vorgestellten Grundmodells aufgezeigt.

Search systems play an important role in information technology as the volume of digitally available content constantly increases. Consumer-oriented electronic commerce (e-commerce) systems such as the software market "Google Play" or the online market "Amazon" are prime examples. Classic approaches, such as keyword-based search, are often no longer sufficient for locating the correct content. Many users are also unable to express their search needs due to insufficient knowledge of the contents of the system. In consideration of such problems, this master’s thesis presents a model that is universally and cost-effectively usable for recommendation-based, consumer-oriented e-commerce systems. In the course of explaining this model, relevant elements and their connections are described. The results of the comprehensive literature research clearly show that semantic technologies are best suited for the generation of intelligent search term recommendations in support for users engaged in searching. Two relevant basic models have been identified. The first is a vector space model, which is used for instance for relevance determination of content; the second is the descriptive logic used for creating a knowledge base in the form of an ontology. The data format of the World Wide Web Consortium (W3C), "Web Ontology Language" (OWL), proved best suited for the ontology. This permits the depiction of search terms, their interrelationships and rules for recommendations of additional search terms. The simple creation and maintenance of the knowledge base are also possible using Protegé, a tool developed at Stanford University. The search function in the model is implemented with the open source search server Solr, which is also used by major online services such as Twitter and Wikipedia. Insights from the DOPE system, which originated in 2003, influenced the use of semantic technologies as well as the design of user interfaces in the model presented here. Apart from the technical solution, other related issues - such as legal aspects, usability criteria and methods for better search results - are also discussed. For example, the Data Privacy Act (Datenschutzgesetz) and the Telecommunications Act (Telekommunikationsgesetz) are of essential importance to operators of e-commerce systems in Austria. An analysis and tests of existing systems brought new insights regarding the model development and subsequently regarding the design of sample cases. The model was then adapted to these sample cases, which consist of a software center with an innovative ranking system and a job exchange with agent function. The sample cases demonstrate the potential of the basic model described here.