Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Alpen-Adria-Universitt Klagenfurt (Institut fr Angewandte Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Im Laufe der letzten Jahre hat sich das World Wide Web von einem statischen zu einem Web dynamischer Inhalte gewandelt. Unterschiedliche, zur gleichen Zeit surfende Besucher der selben Webseite sehen nicht zwangslufig die gleichen Inhalte. Der prsentierte Content ist in vielen Fllen "adaptiv", das hei t er richtet sich danach, was die Webseite ber den jeweiligen Besucher "wei ". Als Basis fr die so genannte Personalisierung von Webseiten dienen Benutzermodelle. Diese werden in der Regel langfristig aufgebaut und erfordern eine vorherige Registrierung des Besuchers. Der Besucher, dem personalisierte Inhalte prsentiert werden, ist dem System bekannt; fr anonyme Besucher stehen personalisierte Inhalte gewhnlich nicht zur Verfgung. In dieser Diplomarbeit wird zunchst der aktuelle "state of the art" im Bereich Personalisierung und Benutzermodellierung zusammengefasst und ein berblick ber die Gebiete Web Log Mining und Webseiten-Kategorisierung gegeben. Der zweite Teil der Arbeit beschreibt einen neuen Personalisierungsansatz, der auf den bestehenden Konzepten basiert und diese erweitert. Konkret erstellt das entworfene Konzept kurzfristige, implizite Benutzermodelle von unbekannten Besuchern auf Basis ihres Navigationsverhaltens und unter Einbeziehung von Webseiten-Metadaten ("Annotationen"). Damit ist es mglich, Inhalt und Prsentation einer Webseite an die Interessen des Besuchers anzupassen - selbst wenn es sich bei ihm um einen anonymen, nicht registrierten Besucher handelt. Im Rahmen der Arbeit wurde ein Software-Tool implementiert, das den entworfenen Personalisierungsansatz umsetzt und zustzlich ber Analysefunktionalitten fr serverseitige Web Logs verfgt. Der Funktionsumfang des Tools und das entwickelte Personalisierungskonzept werden anhand konkret