@inproceedings{pazzani*96:syskillwebert,
  author       = {{M. Pazzani, J. Muramatsu, D. Billsus}},
  address      = {Irvine, Ca},
  booktitle    = {Proc. AAAI Spring Symposium on Machine Learning in Information Access},
  month        = {March},
  title        = {Syskill \&{} {W}ebert: Identifying interesting web sites},
  year         = {1996},
  annote={
\location{Internet}
\readers{broecker}
\keywords{data mining,web mining, agents}
\schlagworte{data mining,web mining, Agenten}
\abstract{S und W ist ein persoenlicher Agent, der aus Hot- bzw Coldlists
zu einem Thema ein Profil lernt und dieses nutzt, um Vorhersagen darueber zu treffen,
ob eine neue Seite dem User gefallen wird oder nicht. Lernverfahren ueber
Bayes-Klassifikatoren. Folgearbeit zum Artikel ueber Hot-Coldlist-Lernen.}
\comment{Der Artikel ist gut strukturiert und hat einen ausfuehrlichen Analyseteil aus
dem ersichtlich wird, wie die Entscheidung fuer das Lernverfahren zu stande kam, und
welche anderen Parameter noch getestet wurden. Sehr informativ.}
},
url = {http://www.ics.uci.edu/\~{}pazzani/syskill.html},
}

		  
@inproceedings{pazzani*95:learning,
  author       = {{M. Pazzani, L. Nguyen, S. Mantik}},
  address      = {Irvine, Ca},
  booktitle    = {Proc. of IEEE 1995 Intl. Conference on Tools with AI},
  title        = {Learning from hotlists and coldlists: Towards a WWW information filtering and seeking agent},
  year         = {1995},
  annote={
\location{Internet}
\readers{broecker}
\keywords{data mining,web mining, agents}
\schlagworte{data mining,web mining, Agenten}
\abstract{Beschreibung eines moeglichen Verfahrens, um aus hot- bzw. coldlists zu lernen.
Hotlist = Bookmark-Sammlung, Coldlist= Antilesezeichensammlung. Ausfuehrlicher Vergleich
verschiedener Lernverfahren, siehe auch Syskill \&{} Webert.}
\comment{ Gut gemachter Artikel, gute Ergaenzung zum daraus entstandenen Agenten.}
},
url={http://www.ics.uci.edu/\~{}pazzani/Coldlist.html},
}

		  
@inproceedings{lieberman95:letizia,
  author       = {Henry Lieberman},
  address      = {Cambridge,Ma},
  booktitle    = {International Joint Conference on Artificial Intelligence},
  title        = {Letizia: An agent that assists web browsing},
  year         = {1995},
  annote={
\location{Internet}
\readers{broecker}
\keywords{data mining,web mining, autonomous interface agents}
\schlagworte{data mining,web mining, Autonome-Schnittstellen-Agenten}
\abstract{autonomous interface agent, der ueber Schnittstelle zum Browser verfuegt und
diese nutzt, um komplett selbststaendig Interessengebiete des Users zu erraten.
Themenuebergreifend, verfuegt also ueber ein Gedaechtnis, gibt Tips zu Web-Seiten ab,
aber nur auf Anfrage.}
\comment{Der Artikel beschreibt gut, was Letizia macht, ist etwas knapp zu dem Wie.
Ansonsten gut und verstaendlich geschrieben.}
},
url = {http://lieber.www.media.mit.edu/people/lieber/Lieberary/Letizia/Letizia.html},
}

		  
@techreport{lieberman97:autonomous,
  author       = {Henry Lieberman},
  address      = {Cambridge,Ma},
  institution = {MIT Media Laboratory},
  title        = {Autonomous Interface Agents},
  year         = {1997},
  annote={
\location{Internet}
\readers{broecker}
\keywords{data mining,web mining, autonomous interface agents}
\schlagworte{data mining,web mining, Autonome-Schnittstellen-Agenten}
\abstract{Lieberman erlaeutert den Begriff der AIA und zeigt die Vorzuege dieser Agenten,
zum Teil am Beispiel Letizia }
},
url ={http://lieber.www.media.mit.edu/people/lieber/Lieberary},
}

		  
@inproceedings{wu93:hcv,
  author       = {Xindong Wu},
  title        = {The {HCV} Induction Algorithm},
  booktitle    = {Proc. 21st ACM Computer Science Conferences },
  year         = {1993},
  pages        = {169-175},
}

		  
@book{wu95:knowledge,
  author       = {Xindong Wu},
  title        = {Knowledge Aquisition from Databases},
  publisher    = {Ablex Publishing Corp USA},
  year         = {1995},
}

		  
@techreport{ngu*97:sitehelper,
  author       = {{Daniel Siaw Weng Ngu, Xindong Wu}},
  address      = {Melbourne},
  institution = {Department of Software Development, Monash University},
  title        = {SiteHelper: A localized Agent that helps incremental Exploration of the WWW},
  year         = {1997},
  annote={
\location{Internet}
\readers{broecker}
\keywords{data mining, web mining, server site agents}
\schlagworte{data mining, web mining, Agenten auf Server-Seite}
\abstract{Sitehelper ist ein auf einem Web-Server agierender Agent, der sich um ein
spezifisches Angebot kuemmert, dort Besucher beraet und ihnen bei der Suche nach
spezifischen Informationen behilflich ist. Aus der Interaktion erschliesst er sich die
Interessengebiete und merkt sich diese, damit der Gast beim naechsten Besuch mit den fuer
ihn interessanten Aenderungen im Angebot  begruesst werden kann. Besonders geeignet fuer
e-commerce}
\comment{Dieser Artikel ist recht gut geschrieben, der Agent wird verstaendlich vorgestellt.}
},
url ={http://www6.nttlabs.com/HyperNews/get/PAPER68.html},
}