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dc.contributor.authorKunkel, Johannes
dc.contributor.authorLoepp, Benedikt
dc.contributor.authorZiegler, Jürgen
dc.contributor.editorDachselt, Raimund
dc.contributor.editorWeber, Gerhard
dc.date.accessioned2018-08-18T08:00:01Z
dc.date.available2018-08-18T08:00:01Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16729
dc.description.abstractEmpfehlungssysteme, die auf latenten Faktormodellen basieren, sind dafür bekannt sehr genaue Vorschläge zu generieren. Häufig werden diese Systeme jedoch von Nutzern als intransparent wahrgenommen. Semantische Beschreibungen der latenten Faktoren könnten helfen, dieses Problem zu lindern. Solche Beschreibungen automatisch zu ermitteln gestaltet sich allerdings aufgrund der statistischen Herleitung der Faktoren aus numerischen Bewertungsdaten als schwierig. In diesem Beitrag stellen wir ein Output-Agreement-Spiel vor, das Spieler dazu motiviert, anhand repräsentativer Produkte Beschreibungen zu den Faktoren zu erstellen. Eine durchgeführte Nutzerstudie zeigt, dass das Spiel viel Spaß bereitet und die erhobenen Beschreibungen realweltliche Eigenschaften der Faktoren widerspiegeln.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofMensch und Computer 2018 - Tagungsband
dc.relation.ispartofseriesMensch und Computer
dc.subjectRecommender Systems
dc.subjectMatrix Factorization
dc.subjectLatent Factor Models
dc.subjectHuman Computation
dc.subjectGames with a Purpose
dc.titleEin Online-Spiel zur Benennung latenter Faktoren in Empfehlungssystemende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.document.qualitydigidoc
mci.conference.sessiontitleLangbeiträge
mci.conference.locationDresden
mci.conference.date2.-5. September 2018
dc.identifier.doi10.18420/muc2018-mci-0108


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