Open APE ist ein personalisiertes Framework das drei wichtige Szeniarien abdeckt:
Das "bread and butter" Scenario dient dazu Einstellungen zu erschließen, die ein Benutzer bisher möglicherweise noch nicht hat, beispielsweise benutzt er zum ersten Mal ein Android Smartphone wobei er bisher nur mit Windows PCs vertraut ist. In diesem Fall wird OpenAPE versuchen andere Nutzer zu finden, die ähnliche Einstellungen haben, aber bereits Einstellungen für das neue Gerät besitzen. Um das zu erreichen setzt OpenAPE Lerntechniken ein, wie das Gruppieren bereits existierender Benutzer und erstellt daraus virtuelle Benutzerprofile für diese Gruppen. Die zugrundeliegende Vorraussetung hier ist, dass Benutzer ihre Geräte ihren Vorlieben oder Bedürfnissen anpassen und diese übernommen werden können.
Ähnlich dazu ist das Schlussfolgern von Inhalten. Wenn OpenAPE mit einem Server gekoppelt wird, kann es Inhalte für Webseiten liefen, wie zB. Grafiken und Icons und diese an die Benutzereinstellungen anpassen. Es gibt jedoch ein paar geringfügige Unterschiede: Es ist schwer einzuschätzen, ob die gelieferten Inhalte für die Situation passend sind. Ferner, reicht Inhalt heutzutage von einfachen Grafiken bishin zu ganzen Webapps, welche wiederum eigene Anpassungsabfragen benötigen.
Zuletzt, eine kombination aus den beiden oben genannten, kann OpenAPE Regeln und Skripte an einen Benutzer übertragen, basierend auf seinen Vorlieben. Denken Sie an ein Smart Home, welches aufwendige, zeitbasierte Skripe nutzt um abends das Licht zu dimmen oder die Lichtfarbe anzupassen. Diese Skripte könnten dem Nutzer übertragen werden.
Wir konzentrieren uns hierbei auf das Backend.
Projektarbeit
WS2016/2017
Medieninformatik (Bachelor, 7 Semester)
Team |
Manuel Bidmon, Stephan Andreas Unfried |
Betreuer |
Lukas Smirek |