Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Alpen-Adria-Universitat Klagenfurt (Institut fur Angewandte Informatik), 80 Quellen im Literaturverzeichnis, 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 zwangslaufig die gleichen Inhalte. Der prasentierte Content ist in vielen Fallen adaptiv, das heit er richtet sich danach, was die Webseite uber den jeweiligen Besucher wei. Als Basis fur 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 prasentiert werden, ist dem System bekannt; fur anonyme Besucher stehen personalisierte Inhalte gewohnlich nicht zur Verfugung. In dieser Diplomarbeit wird zunachst der aktuelle state of the art im Bereich Personalisierung und Benutzermodellierung zusammengefasst und ein Uberblick uber 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 moglich, Inhalt und Prasentation 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 zusatzlich uber Analysefunktionalitaten fur serverseitige Web Logs verfugt. Der Funktionsumfang des Tools und das entwickelte Personalis