Empfehlungen im Web

Das SNML präsentiert Ansätze und Einsatzgebiete von Empfehlungssystemen im Web Buchvorstellung beim SNML-Talk 18. März 2010, Salzburg Dr. Sandra Schaffert Gefördert mit Mitteln des BMWA und des Landes Salzburg

Empfehlung im Web empfohlen werden Webseiten Produkte Dienstleistungen Reiseziele Partner Tags und verschiedenes mehr

Empfehlung im Web Empfehlungen sind für den Nutzer nützliche Informationen

Empfehlung im Web Verfahren der Systeme Einsatzgebiete Entwicklung von Systemen (der Film zum Buch)

Empfehlung Verfahren Auf Grund von welchen Verfahren werden Empfehlungen gegeben?

Empfehlung Verfahren

Empfehlung Verfahren Wir bauen uns einen Süßigkeiten-Empfehler

Empfehlung Verfahren

Inhaltsbasiertes Filtern

Eigenschaftsbezogenes Filtern

Fallbezogene Empfehlung

Kollaboratives Filtern

Nutzerbasierte Empfehlung

Elementbezogene kollaborative E.

Modell- bzw. speicherbasierte E.

Hybride Verfahren

z. B. Tagbasierte Empfehlung „ Wenn (...) Tags gut kombiniert werden, kann das helfen, neue Entwicklungen, Informationen, Diskussionen und so weiter zu finden und aufzuzeigen.“ Prof. Dr. Peter Dolog

Weitere Verfahren

Persönliche Empfehlung

Persönliche Empfehlung Wolf Hilzensauer Tobias Bürger Cornelia Schneider Diana Wieden-Bischof Sandra Schaffert

Empfehlung Einsatzgebi Einsatzgebiete

Empfehlung Einsatzgebi Experten- und Arbeitsplatzsuche Partnersuche Produkte und Dienstleistungen Web-Materialien Prozessempfehlungen

Empfehlung Einsatzgebi Auss chnitt aus der SonntagsZeitung zu einem Artikel über Gavin Potter, Entwickler eines Empfehlungssystem Quelle: SonntagsZeitung, 13. Juli 2008, 81

Experten- und Arbeitplatzsuche

Quelle: http://www.biomedexperts.com (02/2010) Biomedexperts

Freunde- und Partnerempfehlungen

ElitePartner.at

Produktempfehlungen

Movielens

Zappos

Webmaterialien

Delicious – Persönliche Empfehlungen

ReMashed

„ Die Nutzer unseres ReMashed-Systems hatten vor allem Bedenken, dass das System auch ihre privaten Bookmarks und Blogbeiträge auslesen wird. Daher erklären Sie explizit, dass nur öffentlich verfügbare Information für das Empfehlungssystem genutzt werden.“ Dr. Hendrik Drachsler, CELSTEC/NL ReMashed

Prozessempfehlungen

Lernempfehlungen Empfehlungen für Tags Empfehlungen für Reiserouten Medikamentierungsempfehlung Therapieempfehlung Investmentempfehlung Unterstützung bei der Recherche ... und weiteres!

Überblick

Empfehlung Entwicklung Entwicklung von Empfehlungssystemen

Übersicht

Überblick ... ausgewählte Aspekte ...

Daten (Quellen)

Quellen & Herausforderungen Bewertungen: z. B. Privatsphäre, Glaubwürdigkeit, Feedback-Effekte Nutzerverhalten: Herausforderungen abgeschwächt

Anwendung (Verfahren)

Inhaltsbasiertes Filtern – Herausforderungen -Zahlreiche Daten müssen vorliegen -Nutzerfeedback unberücksichtigt -Gewichtung der Eigenschaften

Kollaboratives Filtern – Herausforderungen -Kaltstart-Problem -Spärlichkeit der Daten -Graue Schafe -Lemming-Effekt -Tunnelblick

Evaluation

Vorgehen -Befragung von Nutzern -Befragung von Experten -Berechnung von bekannten Werten

Kennzahlen, z. B.

Empfehlung der Film Der Film zum Buch

Empfehlung der Film (Screenshot) http://www.vimeo.com/10231184

mehr Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. Sandra Schaffert, Tobias Bürger, Wolf Hilzensauer Cornelia Schneider & Diana Wieden-Bischof (2010) Band 3 der Reihe „Social Media“ (hrsg. von Georg Güntner und Sebastan Schaffert), Salzburg: Salzburg Research. ISBN 978-3-902448-16-3

Kontakt Dr. Sandra Schaffert SNML/ Salzburg Research Jakob Haringer Straße 5/III [email_address] [email_address] Web: www.newmedialab.at Persönlicher Weblog: http://sansch.wordpress.com

Empfehlungen im Web

by Sandra Schön (aka Schaffert) on Mar 18, 2010

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