Laufende Forschungsprojekte
Multimediale Ähnlichkeitssuche zum Matchen, Typologisieren und Segmentieren
Aufgabe einer (einfachen) Ähnlichkeitssuche ist es, in einer u.U. sehr großen Menge von Objekten diejenigen Objekte (z.B. Webseiten, Produkte, Musikstücke, Filme, Bilder) zu finden, die ein vorgegebenes Ähnlichkeitskriterium am besten erfüllen. Bekannt ist die Suche nach solchen Objekten im World Wide Web, bei der einer Suchmaschine (z.B. www.google.de oder images.google.de) Stichwörter vorgegeben werden. Daraufhin wird eine sortierte Liste passender, d.h. dem textuell vorgegebenen Begriff soweit wie möglich entsprechender, Webseiten, Bilder, Videos u.a. erstellt. Zudem können gefundene Webseiten etc. automatisiert und dem Grad ihrer Ähnlichkeit entsprechend gruppiert werden, wie z.B. bei der Suchmaschine www.clusty.com. Wesentlicher Ausgangspunkt dieser Ähnlichkeitssuche sind jeweils die in einer Datenbasis zu den Objekten erfassten textuellen Beschreibungen sowie die auf Basis dieser Beschreibungen berechnete Ähnlichkeit zweier Objekte bzw. eines Objekts und eines vorgegebenen Suchkriteriums.
Bei einer multimedialen Ähnlichkeitssuche geht es nun darum, die Ähnlichkeitssuche und -bewertung von Objekten dahingehend zu erweitern, dass zusätzlich oder alternativ auch andere verfügbare Informationen, z.B. die Webseiten, Produkte, Musikstücke, Filme oder Bilder selbst genutzt werden.
Das Projekt "Multimediale Ähnlichkeitssuche zum Matchen, Typologisieren und Segmentieren" ist ein durch das ForMaT-Programm (BMBF) gefördertes Forschungsvorhaben. Im Rahmen dieses Projekts sollen Forschungsergebnisse zu diesem Thema gemeinsam erarbeitet und einer kommerziellen Verwertung zugänglich gemacht werden. Wesentliche, in Phase 1 des Projekts bestimmte Elemente dieser Verwertungsstrategie sind
- eine flexibel nutzbare Software zur Ähnlichkeitssuche in Multimediadaten,
- eine (Software-)Bibliothek zur statistischen Analyse sowie
- verschiedene Dienstleistungsangebote ("Customizing und Algorithmen-forschung").
Die kommerzielle Verwertung soll nach Abschluss der Phase 2 gemeinsam mit regionalen und überregionalen Partnern erfolgen, die in Phase 2 bereits als Industriebeirat mitwirken. Dieser Industriebeirat setzt sich aus IT-Spezialisten, Media-Asset-Unternehmen, Statistikpaketherstellern, Marktforschern, Marketingberatern, Werbe- und PR-Agenturen, Kommunikationsdienstleistern, Medienkonzernen und -hochschulen sowie weiteren Herstellern von Konsum- und Industriegütern zusammen, die zudem als Pilotkunden die kommerzielle Verwertung und Verbreitung vorbereiten helfen.
Zentrale Partner des Projekts sind neben dem Lehrstuhl für Marketing (Prof. Dr. Reinhold Decker)
- der Lehrstuhl für Marketing und Innovationsmanagement der BTU Cottbus (Prof. Dr. Daniel Baier), der auch die Federführung dieses Projektes innehat und
- der Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme der BTU Cottbus (Prof. Dr. Ingo Schmitt).
Dem Lehrstuhl für Marketing obliegt im Kern die Implementierung und empirische Überprüfung von Methoden zur Segmentierung und Klassifizierung von Konsumenten bzw. speziell Web-2.0-Nutzern auf Basis von Objektpräferenzen und Nutzerurteilen in Bezug auf multimediale Angebote. Der Fokus liegt dabei auf Methoden zur statistischen Analyse. Grundlage bildet die zweckgerichtete Verknüpfung objektiver bzw. inhaltsbeschreibender Objekt-Features mit korrespondierenden Nutzermeinungen.
Global Brands in Local Markets: Harnessing User Generated Content across Borders.
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