Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Master Minds on Data Science - Martin Prins

1,003 views

Published on

Martin Prins sprak op de eerste sessie van de vierdelige Master Minds serie over personalization & content recommendation

Published in: Technology
  • You might get some help from ⇒ www.HelpWriting.net ⇐ Success and best regards!
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Be the first to like this

Master Minds on Data Science - Martin Prins

  1. 1. PERSONALIZATION & CONTENT RECOMMENDATION Martin Prins 29 Oktober 2015
  2. 2. Personalization & content recommendation
  3. 3. WAT DOET TNO? ONTWIKKELEN FUNDAMENTELE KENNIS KENNIS ONTWIKKELING KENNIS TOEPASSING KENNIS EXPLOITATIE
  4. 4. PROJECTEN Personalization & content recommendation Koppensnellen voor videoAanbevelingen voor groepen Gepersonaliseerde nieuwsuitzending Gepersonaliseerde nieuwsaanbevelingen Aanbevelingen voor well-being
  5. 5. Personalization & content recommendation
  6. 6. INGREDIËNTEN Personalization & content recommendation
  7. 7. VOORSPELLEN Personalization & content recommendation Content-based filtering Collaborative filtering
  8. 8. VERBETEREN EN PRESENTEREN Verbeteren Verwijder sterk op elkaar lijkende items Variatie en verrassing Voorkeuren vanuit de aanbieder Don’t recommend the obvious Presenteren Aanbevelingen moeten herkenbaar zijn voor de gebruiker. Gebruikers moeten makkelijk kunnen inschatten of een aanbeveling relevant is. Niet relevante aanbevelingen moet de gebruiker kunnen wegklikken. Personalization & content recommendation
  9. 9. FEEDBACK Impliciet vs expliciet Interesses van gebruikers veranderen Combineer aanbevelingen met populaire onderwerpen Gebruik over meerdere apparaten heen Privacy Personalization & content recommendation
  10. 10. CONTEXT AWARENESS Behoefte aan diensten op maat Personalization & content recommendation
  11. 11. CONTEXT BASED RECOMMENDERS Gebruik van context voor: Aanbeveling wanneer je de gebruiker (nog) niet kent Aanbevelingen die beter aansluiten bij de actuele behoefte van de gebruiker(s) Bepalen wanneer je een aanbeveling doet. Personalization & content recommendation
  12. 12. Personalization & content recommendation
  13. 13. November 19, 2014 Prins Brainstorm TNO en TMG13
  14. 14. November 19, 2014 Prins Brainstorm TNO en TMG14
  15. 15. BRAINSTORM November 19, 2014 Prins Brainstorm TNO en TMG15
  16. 16. WATSKEBURT?! Personalization & content recommendation
  17. 17. Personalization & content recommendation
  18. 18. CONCEPTEN Personalization & content recommendation “Kijkwijzer” voor koppensnellen Tijdslijn als thumbnail Thumbnail-scrubber
  19. 19. WRAPUP Takeaway points Aanbevelingen helpen zowel de consument als de aanbieder. Neem de gebruiker mee en geef deze controle. Start laagdrempelig, valideer, en verbeter. Uitdagingen Combinaties van meerdere contextvormen voor goede aanbevelingen, op het juiste moment. Het meenemen van emoties als context. Aanbevelingen voor groepen en over apparaten heen. Databescherming en privacy. Het verdienmodel van personaliseren. Personalization & content recommendation
  20. 20. BEDANKT VOOR UW AANDACHT Martin Prins +31 6 51910941 martin.prins@tno.nl
  21. 21. BEDANKT VOOR UW AANDACHT

×