Auflistung nach Schlagwort "Empfehlungssysteme"
1 - 10 von 10
Treffer pro Seite
Sortieroptionen
- Konferenzbeitrag3D-Visualisierung zur Eingabe von Präferenzen in Empfehlungssystemen(Mensch und Computer 2015 – Proceedings, 2015) Kunkel, Johannes; Loepp, Benedikt; Ziegler, JürgenIn diesem Beitrag stellen wir ein interaktives Empfehlungssystem vor, bei dem Nutzer ihre Präferenzen in einer dreidimensionalen Visualisierung des Produktraums eingeben können. Die Darstellung in Form einer Landschaft spiegelt dabei das Profil des aktuellen Nutzers wider, und ermöglicht diesem sowohl in Kaltstartsituationen als auch bei der späteren Anpassung eines existierenden Profils interaktiv seine Präferenzen anzugeben. Die Methode basiert auf den von allen Nutzern abgegebenen Bewertungen und benötigt kein inhaltliches Wissen über die Produkte. Die durchgeführte Nutzerstudie zeigt, dass die Visualisierung nachvollziehbar und hilfreich erscheint. Bezüglich der Eingabe von Präferenzen durch Modellierung der Landschaft ergaben sich ebenfalls vielversprechende Ergebnisse, u. a. auch im Hinblick auf User Experience und Empfehlungsqualität.
- KonferenzbeitragEinsatz von Empfehlungssystemen bei „Business on Demand“(Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2010, 2010) Schwartz, Eva-Maria
- ZeitschriftenartikelExplaining Online Recommendations Using Personalized Tag Clouds(i-com: Vol. 10, No. 1, 2011) Gedikli, Fatih; Ge, Mouzhi; Jannach, DietmarRecommender systems are sales-supporting applications that are usually integrated into online shops and are designed to point the visitor to products or services she or he might be interested in but has not bought yet. In the last decade, many techniques have been developed to improve the predictive accuracy of such systems. However, there are also factors other than accuracy that infl uence the user-perceived quality of such a system. In particular, system-generated explanations as to why a certain item has been recommended have shown to be a valuable tool to improve both the user's satisfaction and the system's effi ciency. This paper reports the results of a fi rst user study which was conducted to evaluate whether personalized tag clouds are an appropriate means to visually explain recommendations. The evaluation reveals that using tag clouds as explanation mechanism leads to higher user satisfaction and recommendation effi ciency than previous keyword-style explanations.
- ZeitschriftenartikelHybride, kontext-sensitive Generierung von Produktempfehlungen(i-com: Vol. 9, No. 2, 2010) Hussein, Tim; Gaulke, WernerIn diesem Beitrag stellen wir mit Hybreed RecFlows ein modulares Framework zur Generierung von (Produkt) Empfehlungen vor. RecFlows (Kurzform für Recommendation Workflows) stellt eine Reihe etablierter Algorithmen aus dem Bereich Recommender Systems zur Verfügung sowie einen Workflow-Mechanismus, um aus diesen Algorithmen flexibel hybride Recommender zu erstellen. Darüber hinaus werden unterschiedliche Sensoren bereitgestellt, um Informationen aus verschiedenen Quellen in den Empfehlungsprozess mit einfließen zu lassen. Insbesondere werden Sensoren zur Kontext-Erfassung (z. B. der aktuelle Ort des Nutzers anhand seiner IP-Adresse) implementiert. So ist es möglich, mit Hilfe von RecFlows hybride, kontextsensitive Empfehlungen zu generieren.
- KonferenzbeitragKartenbasierte Produktraumdarstellung zur Erhöhung von Transparenz und Steuerbarkeit in Empfehlungssystemen(Mensch und Computer 2019 - Tagungsband, 2019) Kunkel, Johannes; Feldkamp, Tamara; Ziegler, JürgenEmpfehlungssysteme (ES) werden häufig eingesetzt um Nutzer bei der Auswahl eines Produkts aus vielen Alternativen zu unterstützen. Während Empfehlungsalgorithmen hinsichtlich ihrer Präzision bereits sehr ausgereift sind, verhindern mangelnde Transparenz der Empfehlungen und fehlende Interaktionsmöglichkeiten, dass ES ihr volles Potential entfalten. In diesem Beitrag stellen wir eine Methode vor, die einerseits auf verständlichere Empfehlungen und mehr Kontrolle durch den Nutzern abzielt, andererseits aber auch dessen Übersicht über die Produktdomäne adressiert. Dabei dient eine Verteilung aller Produkte auf einer zweidimensionalen Fläche als Basis. Innerhalb können Nutzer ihre Präferenzen ausdrücken, woraufhin das ES mit passenden Empfehlungen reagiert. Um die Empfehlungen zu verändern, können Nutzer ihre Präferenzen anpassen, was in einem kontinuierlichen Feedback-Zyklus zwischen Nutzer und ES resultiert. Die Methode wird zudem an zwei Prototypen demonstriert, welche sie in verschiedenen Produktdomänen und mit unterschiedlichen Formen der Visualisierung und Interaktion umsetzen. Empirische Nutzerstudien zu den Prototypen versprechen ein hohes Potential des Ansatzes Übersicht, Transparenz und Kontrolle in ES zu verbessern.
- WorkshopbeitragEin lernender Ansatz für kontext-adaptive individuelle Sportempfehlungen(Mensch und Computer 2018 - Tagungsband, 2018) Schwarz, Michael; Dogangün, AysegülIndividuelle Empfehlungen erfordern explizites, aber auch implizites Wissen über den Empfänger einer Empfehlung. Im Bereich von Empfehlungssystemen zur Steigerung von körperlicher Aktivität spielt neben der benötigten Zeit, die zur Ausführung notwendig ist, auch der Kontext, in dem die Aktivität ausgeführt wird, und die persönlichen Vorlieben eine entscheidende Rolle. Diese Arbeit stellt ein System vor, welches auf Grundlage der Faktoren Zeit, Kontext und Präferenzen Empfehlungen generiert, die eine Person dazu bewegen soll einen aktiveren Lebensstil zu führen. Das System extrahiert dazu Routinen aus den individuellen Tagesabläufen, ermittelt geeignete Zeitslots und erstellt auf Grundlage der persönlichen Präferenzen Sportempfehlungen, die in den vorherrschenden Kontext passen.
- WorkshopbeitragLittleMissFits: Ein Game-With-A-Purpose zur Evaluierung subjektiver Verständlichkeit von latenten Faktoren in Empfehlungssystemen(Mensch und Computer 2019 - Workshopband, 2019) Kunkel, Johannes; Loepp, Benedikt; Dolff, Esther; Ziegler, JürgenEmpfehlungssysteme, die mit Hilfe latenter Faktormodelle Empfehlungen generieren, arbeiten äußerst genau und sind entsprechend weit verbreitet. Da die Berechnung der Empfehlungen jedoch auf der statistischen Auswertung von Benutzerbewertungen basiert, gestaltet es sich schwierig, die Empfehlungen dem Nutzer gegenüber zu erklären. Daher werden die Systeme häufig als intransparent wahrgenommen und können oft ihr volles Potential nicht entfalten. Erste Ansätze zeigen allerdings, dass die latenten Faktoren solcher Modelle semantische Eigenschaften der Produkte widerspiegeln. Dabei ist bislang unklar, ob die zum Teil sehr komplexe Parametrisierung, die z.B. die Anzahl der Faktoren festlegt, Auswirkungen auf die semantische Verständlichkeit hat. Da dies sehr von der subjektiven Wahrnehmung abhängt, präsentieren wir mit LittleMissFits ein Online-Spiel, das es erlaubt, mittels Crowd-Sourcing die Konsistenz der latenten Faktoren zu untersuchen. Die Ergebnisse einer Nutzerstudie mit diesem Spiel zeigen, dass eine höhere Anzahl von Faktoren das Modell weniger verständlich erscheinen lässt. Darüber hinaus fanden sich Unterschiede innerhalb der Faktormodelle bezüglich der Verständlichkeit der einzelnen Faktoren. Zusammengenommen stellen die Ergebnisse eine wertvolle Grundlage dar, um künftig die Transparenz entsprechender Empfehlungssysteme zu steigern.
- ZeitschriftenartikelPerzeptron Unplugged: Enaktive Ansätze zur Vermittlung künstlicher neuronaler Netze im Unterricht(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 1, No. 1, 2023) Zurfluh, ThomasIn diesem Praxisbeitrag werden erprobte Unterrichtskonzepte und -ansätze zur Vermittlung von Kompetenzen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) und künstlicher neuronaler Netze (KNN) vorgestellt. Die Materialien stammen von der Webseite Machine Learning for Teachers (ml4t.ch) und werden erfolgreich im Lehramtsstudium der Pädagogischen Hochschule Zürich für Lehrkräfte der Sekundarstufe I im Fach Medien und Informatik eingesetzt. Ziel ist es, Lehrkräften konkrete und direkt anwendbare Ansätze inklusive des verwendeten Materials bereitzustellen und enaktive Erfahrungen zu ermöglichen, um die Konzepte begreifbar zu machen. Die Webseite ist nach dem Prinzip des didaktischen Doppeldeckers aufgebaut und kann sowohl mit Lehrkräften als auch mit Schülerinnen und Schülern ab dem 7. Schuljahr eingesetzt werden.
- ZeitschriftenartikelProduktempfehlungssysteme mit minimalem Konsumentenaufwand und hoher Genauigkeit(Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 6, 2013) Pfeiffer, Jella; Scholz, MichaelIn aktuellen Arbeiten zu Produktempfehlungssystemen wird die wahlbasierte Conjoint-Analyse zur Messung von Benutzerpräferenzen vorgeschlagen. Diese Methode erzielt eine hohe Empfehlungsqualität und leidet nicht unter dem Start-up-Problem, weil sie auch für neue Nutzer und neue Produkte Empfehlungen generiert. Die Anwendung der wahlbasierten Conjoint- Analyse bedeutet für Konsumenten jedoch einen erheblichen Aufwand, der zu einer Abneigung gegenüber derartigen Empfehlungssystemen führt. In diesem Artikel werden mit einer Simulation die hohe Entscheidungsqualität und der hohe Benutzeraufwand eines nutzenbasierten Systems mit wahlbasierten Conjoint-Analysen mit hierarchischem Bayes’-Schätzer aufgezeigt. Um den Widerspruch zwischen hoher Empfehlungsgüte und niedrigem Aufwand aufzulösen wird ein neuer Ansatz entwickelt, der nur Pareto-effiziente Alternativen zeigt und diese anhand der Anzahl der dominierten Attribute sortiert. Es zeigt sich, dass diese rangbasierte Pareto-Front zu einer besseren Empfehlungsliste führt als die Anwendung der wahlbasierten Conjoint-Analyse. Zudem ist der Aufwand für Konsumenten sehr gering und vergleichbar mit sehr einfachen Sortierverfahren.AbstractIn recent studies on recommendation systems, the choice-based conjoint analysis has been suggested as a method for measuring consumer preferences. This approach achieves high recommendation accuracy and does not suffer from the start-up problem because it is also applicable for recommendations for new consumers or of new products. However, this method requires massive consumer input, which causes consumer reluctance. In a simulation study, we demonstrate the high accuracy, but also the high user’s effort for using a utility-based recommendation system using a choice-based conjoint analysis with hierarchical Bayes estimation. In order to reduce the conflict between consumer effort and recommendation accuracy, we develop a novel approach that only shows Pareto-efficient alternatives and ranks them according to the number of dominated attributes. We demonstrate that, in terms of the decision accuracy of the recommended products, the ranked Pareto-front approach performs better than a recommendation system that employs choice-based conjoint analysis. Furthermore, the consumer’s effort is kept low and comparable to that of simple systems that require little consumer input.
- ZeitschriftenartikelSchool to go: Neues Lernen im Social-Media-Stil(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 6, 2021) Eckle, Jannick; Jungfleisch, Anne; Stattkus, Daniel; Zarvić, Novica; Knopf, Julia; Thomas, OliverMit dem pandemiebedingten ersten Lockdown im März 2020 hat das digitale Lernen einen enormen Aufschwung erfahren. Mit der Initiative „School to go“ wird in Zeiten bundesweiter Schulschließungen ein relevanter Beitrag zur digitalen Bildung für Schülerinnen und Schüler, Eltern, Lehrkräfte und die interessierte Öffentlichkeit geleistet. Auf der gleichnamigen Plattform ( www.schooltogo.de ) werden digitale Lernangebote für Kinder, Jugendliche sowie junge Erwachsene gebündelt. Ferner finden sich dort Blogbeiträge zu Trendthemen der digitalen Bildung: Wie können digitale und didaktisch motivierte Raumkonzepte zu einem verbesserten Lernen beitragen und welche Bedeutung hat Gamification für die Lernmotivation der Schülerinnen und Schüler? Derzeit befinden sich auf „School to go“ bereits über 1000 innovative Lernformate (Stand Mai 2021) für verschiedene Fächer, die sich an Schülerinnen und Schüler aller Alters- und Jahrgangsstufen richten. Der vorliegende Beitrag zeigt, wie neues Lernen im Zeitalter der Digitalisierung gelingt und wie hierbei Didaktik und Wirtschaftsinformatik in Einklang gebracht werden können, um nachhaltige Lernerlebnisse zu ermöglichen. With the pandemic-related first lockdown in March 2020, digital learning has experienced a tremendous boost. In times of nationwide school closures, the “School to go” initiative makes a relevant contribution to digital education for students, parents, teachers and the interested public. The platform of the same name ( www.schooltogo.de ) bundles digital learning opportunities for children, young people and young adults. It also features blog posts on trend topics in digital education: How can digital and didactically motivated spatial concepts contribute to improved learning and what significance does gamification have for students’ motivation to learn? Currently, there are already over 1000 innovative learning formats (as of May 2021) for various subjects on “School to go”, aimed at students of all ages and grades. This article shows how new learning succeeds in the age of digitization and how didactics and business informatics should be harmonized to provide sustainable learning experiences.