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31	Studentensymposium Informatik Chemnitz 2012: Tagungsband zum 1. Studentensymposium Chemnitz vom 4. Juli 2012 05 December 2012 (has links) In diesem Jahr fand das erste Studentensymposium Informatik Chemnitz (TUCSIS StudSym 2012) statt. Wir freuen uns, Ihnen in diesem Tagungsband studentische Beiträge präsentieren zu können. Das Studentensymposium der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz richtet sich an alle Studierende und Doktoranden der Informatik sowie angrenzender Disziplinen mit Schwerpunkt Informatik aus dem Raum Chemnitz. Das Symposium hat das Ziel, den Studierenden eine Plattform zu geben, ihre Projekte, Studienarbeiten und Forschungsvorhaben vorzustellen. Im Mittelpunkt des Symposiums stehen studentische Projekte aus Seminaren, Praktika, Abschlussarbeiten oder extracurricularen Aktivitäten. Das Symposium bietet die Möglichkeit, vor einem akademischen Publikum Ideen, Pläne und Ergebnisse zu präsentieren und zu diskutieren. Darüber hinaus sind Doktoranden eingeladen ihre Promotionsprojekte mit einem Poster zu präsentieren um dadurch Feedback von anderen jungen Wissenschaftlern und Professoren für ihre wissenschaftliche Arbeit zu erhalten. info:eu-repo/classification/ddc/000 ddc:000 Proceedings
32	Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens Fassauer, Roland 26 May 2016 (has links) (PDF) Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei. A/B-Test absolute Rabatte Affiliate Marketing Bayes’sche Netze Bonus-System Cashback Data Mining E-Commerce E-Mail Empfehlungssysteme Käuferverhalten Konsumentenverhalten Newsletter Online-Feldexperiment Online Marketing Personalisierung Price Framing Rabatt Rabattdarstellung relative Rabatte A/B test affiliate marketing bayes networks cashback consumer behaviour data mining ecommerce email online marketing price framing recommender recommender systems split-run test ddc:330
33	Benutzer-adaptive Verfahren für die aktive Lernermodellierung Hofmann, Frank 09 January 2004 (has links) (PDF) Beschreibung und Bewertung verschiedener Lerntheorien und Prüfung derer auf Eignung in Online-Lernsystemen. Konzept zur Erweiterung der Lernplattform Data Mining Tutor (DaMiT) durch Integration benutzer-adaptiver Funktionen. Benutzer-adaptive Funktionen Lernpfad Lernsysteme Benutzer-adaptive Verfahren recommender systems Data Mining Tutor (DaMiT) ddc:004 ddc:370 Auswendiglernen Handlungsorientiertes Lernen Implizites Lernen Kognitives Lernen Kommunikation / Lernen Kooperatives Lernen Lernen Personalisierung Selbstgesteuertes Lernen Benutzerprofil Computerunterstütztes Lernen E-Learning Entdeckendes Lernen Erfahrungsorientiertes Lernen
34	Workshop Audiovisuelle Medien Eibl, Maximilian, Kürsten, Jens, Ritter, Marc 03 June 2009 (has links) (PDF) Audiovisuelle Medien stellen Archive vor zunehmende Probleme. Ein stark wachsender (Web-)TV-Markt mit Sende- oder Rohmaterial, zunehmender Einsatz von medial aufbereitetem Lehrmaterial in Schulen, Hochschulen und Firmen, die Verbreitung der Videoanalyse als Forschungs- und Lehrmethode, die Ausbreitung von Überwachungskameras sowie die immer günstigeren Produktionsbedingungen vom professionellen Produzenten bis zum Heimvideo sind nur einige Stichworte um die neuen quantitativen Dimensionen zu umreißen. Die archivarischen und dokumentarischen Werkzeuge sind heute mit dieser Situation überfordert. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Archivierung audiovisueller Medien, seien es analoge, digitalisierte oder digitale Medien. Dabei werden zum einen die technologischen Probleme angesprochen, die zum Aufbau und Management eines Archivs bewältigt werden müssen. Zum anderen wird der praktische Einsatz von der Gestaltung der Benutzungsoberfläche bis zur Frage des Umgangs mit kritischem Material diskutiert. ddc:004 ddc:020 Archivierung Archivsystem Bildverarbeitung Bildverstehen Cluster-Analyse Digitales Fernsehen Information Retrieval Information-Retrieval-System MIDI <Musikelektronik> MPEG 4 MPEG 7 Medieninformatik Mensch-Maschine-Kommunikation Mensch-Maschine-Schnittstelle Metadaten Metadatenmodell Mobile Computing Mobiles Internet Multimedia Multimedia Machine Optische Zeichenerkennung Personalisierung Softwareergonomie UMTS Videoarchiv Videobearbeitung Visualisierung
35	Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens Fassauer, Roland 29 April 2016 (has links) Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 346 info:eu-repo/classification/ddc/330 ddc:330
36	Benutzer-adaptive Verfahren für die aktive Lernermodellierung Hofmann, Frank 22 September 2003 (has links) Beschreibung und Bewertung verschiedener Lerntheorien und Prüfung derer auf Eignung in Online-Lernsystemen. Konzept zur Erweiterung der Lernplattform Data Mining Tutor (DaMiT) durch Integration benutzer-adaptiver Funktionen. info:eu-repo/classification/ddc/004 ddc:004 info:eu-repo/classification/ddc/370 ddc:370 Auswendiglernen Handlungsorientiertes Lernen Implizites Lernen Kognitives Lernen Kommunikation / Lernen Kooperatives Lernen Lernen Personalisierung Selbstgesteuertes Lernen Benutzerprofil Computerunterstütztes Lernen E-Learning Entdeckendes Lernen Erfahrungsorientiertes Lernen Benutzer-adaptive Funktionen Lernpfad Lernsysteme Benutzer-adaptive Verfahren recommender systems Data Mining Tutor (DaMiT)
37	Workshop Audiovisuelle Medien Eibl, Maximilian, Kürsten, Jens, Ritter, Marc 03 June 2009 (has links) Audiovisuelle Medien stellen Archive vor zunehmende Probleme. Ein stark wachsender (Web-)TV-Markt mit Sende- oder Rohmaterial, zunehmender Einsatz von medial aufbereitetem Lehrmaterial in Schulen, Hochschulen und Firmen, die Verbreitung der Videoanalyse als Forschungs- und Lehrmethode, die Ausbreitung von Überwachungskameras sowie die immer günstigeren Produktionsbedingungen vom professionellen Produzenten bis zum Heimvideo sind nur einige Stichworte um die neuen quantitativen Dimensionen zu umreißen. Die archivarischen und dokumentarischen Werkzeuge sind heute mit dieser Situation überfordert. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Archivierung audiovisueller Medien, seien es analoge, digitalisierte oder digitale Medien. Dabei werden zum einen die technologischen Probleme angesprochen, die zum Aufbau und Management eines Archivs bewältigt werden müssen. Zum anderen wird der praktische Einsatz von der Gestaltung der Benutzungsoberfläche bis zur Frage des Umgangs mit kritischem Material diskutiert.:Interaction MedioVis 2.0 - A novel User Interface for Seeking Audio-Visual Media Libraries Harald Reiterer, Mathias Heilig and Sebastian Rexhausen SIVA Suite – Konzeption eines Frameworks zur Erstellung von interaktiven Videos B. Meixner, B. Siegel, G. Hölbling, H. Kosch und F. Lehner Online-Werbung als digitales Kulturgut: Analyse, Erschließung und Archivierung Christian Wolff Beyond Basic Blanks – Vertrauenserhaltende, schrittweise Implementierung neuer Funktionen im Information Retrieval Arne Berger Beyond Basic Blanks – Akzeptanz adaptiver Annotations- und Rechercheoberflächen Arne Berger Media Usage Nutzung von Mediatheken öffentlich-rechtlicher Fernsehsender Sven Pagel, Carina Bischoff, Sebastian Goldstein und Alexander Jürgens Video-Tools im Schulunterricht: Psychologisch-pädagogische Forschung zur Nutzung audiovisueller Medien Carmen Zahn, Karsten Krauskopf und Friedrich W. Hesse Special Issues in Multimedia Archiving Einsatz Pixelbasierter Datenfusion zur Objektklassifikation Jan Thomanek, Holger Lietz, Basel Fardi, Gerd Wanielik Grundlagen für das Retrieval rotationssymmetrischer Gefäße Stefan Wagner, Christian Hörr, David Brunner und Guido Brunnett Verschmelzendes Clustering in Artmap Frederik Beuth und Marc Ritter Von der Bildrepräsentation zur Objekterkennung – Bewegungsanalyse als mächtiges Werkzeug der automatischen Bildinterpretation Tobias John, Basel Fardi und Gerd Wanielik Aspekte zur Archivierung audiovisueller Unterlagen im Sächsischen Staatsarchiv Stefan Gööck FusionSystems GmbH Systeme zur Sensor-Daten-Fusion und Szeneninterpretation Ullrich Scheunert und Basel Fardi Multimedia Analysis and Retrieval Visualisierung von Prozessketten zur Shot Detection Marc Ritter Textdetektion und -extraktion mit gewichteter DCT und mehrwertiger Bildzerlegung Stephan Heinich Sprechererkennungssystem auf Basis der Vektorquantisierung mit Störgeräuschfilterung Stephan Heinich Metadatenstandards und –formate für audiovisuelle Inhalte Jens Kürsten Entwurf einer Service-orientierten Architektur als Erweiterung einer Plattform zum Programm-Austausch Jens Kürsten Untersuchungen zu semantischem Retrieval von Bildern mit Hilfe von MPEG7 anhand einer Beispielapplikation Daniel Pötzinger Distribution Aspects Dynamische Distribution personalisierten Mobilfernsehens in hybriden Netzen Albrecht Kurze, Robert Knauf und Arne Berger Multimedia Archives – Music Evaluation of an Image and Music Indexing Prototype Peter Dunker, Ronny Paduschek, Christian Dittmar, Stefanie Nowak and Matthias Gruhne Aspekte inhaltlicher Modellierung von Musikdokumenten in digitalen Archiven Michael Rentzsch und Frank Seifert info:eu-repo/classification/ddc/004 ddc:004 info:eu-repo/classification/ddc/020 ddc:020
38	Zeit-Kritik als Form der Templation durch Medien des 21. Jahrhunderts Lorenz, Hans Christopher 05 March 2015 (has links) Wie können Theodor W. Adornos medienkritische Thesen – als wohl prominentester Beitrag gilt das in Zusammenarbeit mit Max Horkheimer entstandene Kapitel „Kulturindustrie. Aufklärung als Massenbetrug (1944)“ – in ihrer Gesamtheit mit heute auf Basis algorithmischer Transformationen prozessierenden zeitkritischen Medien in Bezug gesetzt werden? Wo lässt sich der Begriff der „Manipulation“ erweitern, oder neu verorten, wenn Mediensysteme als „nicht-menschliche Akteure“ (Bruno Latour) im mikrotemporalen Bereich prozessieren, entscheiden und im technikepistemologisch orientierten medienwissenschaftlichen Diskurs eine Akzentverschiebung und gar Aktualisierung des Begriffs „Medien-Kritik“ beziehungsweise „Zeit-Kritik“ anregen? Und mit welchen Abhandlungen hat womöglich Adorno selbst bereits ein Denken eröffnet hinzu der Erörterung von Funktions- und Zeitwe(i)sen von Medien als Basis von Manipulation menschlicher Wahrnehmung auf subliminaler Ebene? / How can the aggregate of Theodor W. Adornos media-critical hypotheses be relativised to todays time-critical media which effect processes on the basis of algorithmic transformations – the most prominent contribution arguably being constituted by the chapter “The Culture Industry. Enlightenment as Mass Deception” (1944), formulated in collaboration with Max Horkheimer? Within which sphere can the concept of “manipulation” be expanded, or re-contextualised, if media systems – essentially “non-human actors” (Bruno Latour) – effect processes and decisions in the micro-temporal sphere and, thus, trigger a shift in emphasis and a re-definition of the concept of “critique of media” or “critique of time” even within technologically and epistemologically orientated scholarly media discourse? And which are the treatises by means of which Adorno may have himself already opened up a school of thought, supplementing the debate on the methods (and systems) of media functioning and media-specific temporal considerations as the basis for the manipulation of human perception at a subliminal level? Ideologie Manipulation Computer Psychologie Musik Macht Wahrnehmung Zeit Musikwissenschaft Medienwissenschaft Sprache Film Atomistisches vs. strukturelles Hören Grammophon Schallplatte extensiver vs. intensiver Typus Medien-Kritik Zeit-Kritik technische Struktur Algorithmen Online-Targeting-Mechanismen Empfehlungs-Systeme Medium als Botschaft Massenmedien Kulturindustrie Priming-Effekt Zahl One-to-One-Kommunikation Reklame Personalisierung technikepistemologisch vs. inhaltistisch Radio Fernsehen Dialektik das Unbewusste Zielgruppen Ähnlichkeiten Photographie Phonograph Wahrscheinlichkeitsrechnung entscheiden und konstruieren Mathematik. Computer Atomistisches vs. strukturelles Hören Grammophon Schallplatte Manipulation extensiver vs. intensiver Typus Medien-Kritik Zeit-Kritik technische Struktur Algorithmen Online-Targeting-Mechanismen Empfehlungs-Systeme Medium als Botschaft Medienwissenschaft Musikwissenschaft Psychologie Film Massenmedien Kulturindustrie Wahrnehmung Priming-Effekt Zahl One-to-One-Kommunikation Reklame Personalisierung Ideologie technikepistemologisch vs. inhaltistisch Radio Fernsehen Dialektik das Unbewusste Macht Zielgruppen Ähnlichkeiten Photographie Phonograph Zeit Musik Sprache Wahrscheinlichkeitsrechnung entscheiden und konstruieren Mathematik. 780 Musik 48 Musik MR 7100 AP 12300 AP 16800 AP 45100 ddc:780
39	Workshop Audiovisuelle Medien Eibl, Maximilian, Kürsten, Jens, Knauf, Robert, Ritter, Marc 29 July 2010 (has links) (PDF) Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien. ddc:004 ddc:020 Archivierung Archivsystem Autorensystem Benutzeroberfläche Breitbandkommunikation Breitbandverteilnetz DVB <Rundfunktechnik> Digitaler Rundfunk Digitales Fernsehen Distribution <Informatik> Dreidimensionales Video Empfehlungssystem Fernsehproduktion Filmproduktion Filter <Informatik> HDTV Handyfernsehen Interaktives Fernsehen Interaktives Video Interkulturelles Verstehen Klassifikation Medieninformatik Metadaten Metadatenmodell Mobile Computing Mobiles Internet Multimedia Multimedia Machine Personalisierung Rundfunk Rundfunkempfang Social Tagging Streaming <Kommunikationstechnik> Telekommunikationsnetz Transportables Gerät UMTS User Generated Content Videoarchiv Videobearbeitung Visualisierung
40	Workshop Audiovisuelle Medien Eibl, Maximilian, Kürsten, Jens, Knauf, Robert, Ritter, Marc 29 July 2010 (has links) Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien.:<b>Keynote</b> Cross-Cultural User-Experience Design; The Green Machine; Combined Keynote Lectures for Mobile Media Conference - Aaron Marcus Rundfunknetze der Zukunft - Keynote zu Konzepten für hybride Rundfunknetze - Albrecht Mugler <b>Media Trends</b> Future-Media-Trends - Bedeutung der Medien im Jahr 2015 - Sebastian Buggert und Frank Szymkowiak Hybride Endgeräte – Anforderungen Inhalte-Wirtschaft - Sebastian Artymiak Audiovisuelle Medien – Zukunft des Internets: Multiview-Streaming und 3D-Web-TV - Jürgen Lohr <b>Media Recommendation</b> Ein Ansatz zur hybriden TV-Empfehlungsgebung basierend auf Programm-Metadaten und Tags - Günther Hölbling Ein meta-hybrides recommendation system für die webbasierte Filmplattform Critic.de - Krasen Dimitrov und Christian Wolff <b>Media Platforms</b> Formatübergreifende Plattform für Produktion und Archiv - Matthias Schnöll SocialMedia: Unterstützung von Kommunikation und Austausch in Home-IT Umgebungen - Jan Heß, Benedikt Ley, Corinna Ogonowski und Lin Wan <B>Interactive Video / Rich Media</B> XML-Schema für interaktive Videos - Britta Meixner, Jan-Oliver Janda, Beate Siegel, Günther Hölbling, Harald Kosch und Franz Lehner non-linear video - Robert Seeliger, Christian Raeck, Stefan Arbanowski Videomarkup – Vom Betrachter zum Produzent - Peter Schultes, Franz Lehner und Harald Kosch <b>Media Classification</b> Automated Classification of Film Scenes based on Film Grammar - Cornelia Lanz, Hanna Lukashevich, Stefanie Nowak info:eu-repo/classification/ddc/004 ddc:004 info:eu-repo/classification/ddc/020 ddc:020 Archivierung Archivsystem Autorensystem Benutzeroberfläche Breitbandkommunikation Breitbandverteilnetz DVB <Rundfunktechnik> Digitaler Rundfunk Digitales Fernsehen Distribution <Informatik> Dreidimensionales Video Empfehlungssystem Fernsehproduktion Filmproduktion Filter <Informatik> HDTV Handyfernsehen Interaktives Fernsehen Interaktives Video Interkulturelles Verstehen Klassifikation Medieninformatik Metadaten Metadatenmodell Mobile Computing Mobiles Internet Multimedia Multimedia Machine Personalisierung Rundfunk Rundfunkempfang Social Tagging Streaming <Kommunikationstechnik> Telekommunikationsnetz Transportables Gerät UMTS User Generated Content Videoarchiv Videobearbeitung Visualisierung

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