Referat zum Thema
Agenten zur Unterstützung beim Browsen auf dem WWW
von
Hendrik Schreiber

Letizia - An Agent that assists Web Browsing
•	entwickelt von Henry Lieberman (MIT)
•	autonomer Interface-Agent
•	autonom, da Letizia absolut selbständig arbeitet, d.h. ohne jegliche Bestätigung seiner Aktionen vom Nutzer.
•	Interface, da Letizia dem Nutzer aktiv bei der Bedienung eines Interfaces hilft, nämlich dem Web (anderes Beispiel: Online-Hilfe).

Was macht Letizia?
•	Letizia versucht für seinen Nutzer interessante Dokumente zu finden, indem es - ausgehend von der Position des Nutzers - den angebotenen Links folgt. Findet es relevante Seiten, schlägt es diese dem Nutzer unaufdringlich vor.
•	Die Bewertung der Seiten wird vom “Surf”-Verhalten des Nutzers abgeleitet.

Wie folgt Letizia den Links?
•	Breitensuche im Gegensatz zu der beim “normalen” Browsen favorisierten Tiefensuche.
•	Letizia stoppt bei Seiten die Formulare enthalten.
•	Es gibt ein Ressourcen-Limit: maximale Anzahl an besuchten, nicht-lokalen Seiten pro Minute.

Wie ordnet Letizia Dokumente ein?
Interessante Dokumente sind jene, 
•	die in einer Bookmark-Liste gespeichert wurden.
•	die viele Links enthalten, denen der Nutzer gefolgt ist.
•	die sich der Nutzer relativ zu ihrer Länge lange anguckt.

Uninteressante Dokumente sind jene,
•	über die der Nutzer “hinwegsurft”.

Worauf basieren Letizias Empfehlungen?
Letizia benutzt TFIDF.

Lira
•	wurde entwickelt von Marko Balabanovic und Yoah Shoham (Stanford)
•	soll den Nutzer über interessante Seiten auf den Laufenden halten.

Dabei wird folgender Algorithmus benutzt:
•	Durchsuche das Netz in einer begrenzten Zeit und benutze dazu eine geeignete Heuristik.
•	Bewerte die Seiten mit einer Heuristik, welche die gleiche sein kann, wie unter Punkt 1 und präsentiere dem Nutzer die p besten Seiten.
•	Erhalte eine Bewertung der Seiten von dem Nutzer.
•	Bringe die Such- und Bewertungsheuristiken entsprechend den Bewertungen auf den neusten Stand.

Wie sucht Lira die Seiten?
Best-First, dabei wird die Güte einer Seite durch die Bewertungs-Heuristik beurteilt.

Wie werden die Seiten bewertet?
•	Lira benutzt dokumentenlängen-normiertes TFIDF (vgl. Salton & Buckley, 1987) basierend auf einem 27.000 Wörter umfassenden Dictionary sowie Stemming.
•	Die Dokumentenvektoren enthalten jeweils nur die zehn am höchsten gewichteten Wörter (mehr Wörter würden das Ergebnis auch nicht wesentlich verbessern, vgl. Salton & Buckley, 1987).
•	Vor der Bewertung werden alle HTML-Tags entfernt.

Wie lernt Lira?
Relevance Feedback (nach Rocchio 1971).

dabei gelte:
ei:	ganze Zahl zwischen -5 und +5
Vi:	Dokumentenvektor
M:	Vektor der Präferenz-Klasse

Was nach dem Testen übrig blieb...
•	In einem 24 Tage dauernden Test schnitten die von Lira empfohlenen Dokumente nach kurzer Zeit besser ab als zufällig ausgesuchte Seiten.
•	Insgesamt wurden die von Lira vorgeschlagenen Seiten in fünfzig Prozent der Fälle höher bewertet als die von Menschen empfohlenen “Cool-Sites”.
•	Da sich das System auf ein Thema einschießt, verzerren die Nutzer ihre Bewertungen absichtlich.