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CityEventScout

Jahr
Feb, 2026
Kategorie
Webanwendung
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©Copyright 2026 kamesprojects

CityEventScout cover
WebanwendungFeb, 2026

CityEventScout

Automatisierte Plattform zur Entdeckung von Stadtereignissen

CityEventScout ist eine zentralisierte Plattform zur Entdeckung lokaler Ereignisse, die von mehreren Online-Quellen gesammelt werden. Es löst das Problem fragmentierter Ereignisinformationen, indem es Ereignisse aus sozialen Medien und Web-Plattformen in einem einzigen, benutzerfreundlichen Hub automatisch aggregiert, bereinigt und organisiert.

Tech-Stack

  • AWS
  • React
  • Node.js
  • JavaScript
  • Python
  • AI/LLM-Verarbeitung
  • automatisiertes Scraping
  • REST APIs

Projektdetails

Links

Webanwendung:
https://d2j7fzmfxvgggc.cloudfront.net/

Überblick

Das System sammelt Ereignisse in konfigurierbaren Intervallen automatisch und verarbeitet sie mit KI, um prägnante Beschreibungen zu generieren, Tags zuzuweisen und Duplikate zu erkennen. Alle Ereignisse werden standardisiert, um saubere, hochwertige Informationen bereitzustellen, die Benutzer leicht durchsuchen und filtern können.

Anwendungsfall

Die Plattform ermöglicht es Benutzern, relevante Ereignisse schneller zu entdecken, ohne manuell suchen zu müssen, während Administratoren Quellen nur einmal konfigurieren müssen. Das System ist darauf ausgelegt, einsatzbereit zu sein und lässt sich leicht durch Hinzufügen neuer Scraper oder Ereignisquellen erweitern.

Architektur

Die Lösung ist als mehrschichtiges System auf Amazon AWS implementiert. Sie umfasst eine Admin-Web-Anwendung zur Verwaltung von Ereignisquellen und Scraping-Zeitplänen, automatisierte Datenerfassungsdienste, eine KI-gestützte Verarbeitungsebene, eine zentralisierte Datenbank und eine öffentlich zugängliche Web-Anwendung zum Durchsuchen von Ereignissen.

AI-Verarbeitung

KI wird verwendet, um große Mengen unstrukturierter Texte zu verarbeiten, indem aussagekräftige Zusammenfassungen generiert, fehlende Beschreibungen angereichert, Tags zugewiesen und doppelte oder irrelevante Ereignisse herausgefiltert werden.

Zusammenarbeit

Erstellt von einem fünfköpfigen Studententeam unter Anleitung von akademischen und Branchenmentoren.

Team

Studenten: 5 Mitglieder

Mentoren

Unternehmensmentoren: 2 (IBM), 1 (KPI)

Galerie

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