Gesellschaft für Informatik e.V.

Lecture Notes in Informatics


Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015 D-16, 229-238 (2016).

Gesellschaft für Informatik, Bonn
2016


Copyright © Gesellschaft für Informatik, Bonn

Contents

Discovery of usage-based item similarities to support recommender systems in dealing with rarely used items

Katja Niemann

Abstract


Empfehlungssysteme weisen eine stetig wachsende Bedeutung in vielen Anwendungsdomänen auf. Damit wachsen auch die Erwartungen der Nutzer an die Empfehlungen, z.B. in Bezug auf Präzision, Diversität und Neuartigkeit. Unter anderem hindert die dabei oft bestehende geringe Datendichte die Systeme jedoch daran, ihr volles Potential zu entfalten, und inbesondere selten genutzte Objekte werden kaum empfohlen. In dieser Arbeit werden Lösungen konzipiert und empirisch belegt, um Ähnlichkeiten zwischen Objekten basierend auf ihrer Nutzung zu entdecken. Auf diese Art wird eine neue Informationsquelle geschaffen, welche genutzt werden kann, um bestehende Empfehlungssysteme zu erweitern und selten genutzte Objekte zuverlässiger zu empfehlen.


Full Text: PDF

Gesellschaft für Informatik, Bonn
ISBN 978-3-88579-975-7


Last changed 09.12.2016 18:43:46