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Einsatz eines Datenstrommanagementsystems zur Empfehlung von beliebten Nachrichtenartikeln in der CLEF NewsREEL Challenge

Author:
Ludmann, Cornelius A. [DBLP]
Abstract
Im Rahmen der CLEF NewsREEL Challenge haben Teilnehmer die Möglichkeit, Re- commender-Systeme im Live-Betrieb für die Empfehlung von Nachrichtenartikeln zu evaluieren und sich mit anderen Teilnehmern zu messen. Dazu werden sie durch Events über Impressions informiert und bekommen Requests, auf die sie mit Empfehlungen antworten müssen. Diese werden anschließend den Benutzern angezeigt. Die Veranstalter messen, wie viele Empfehlungen tatsächlich von den Benutzern angeklickt werden. Eine Herausforderung ist die zeitnahe Verarbeitung der Events, um in einem festgelegten Zeitraum mit Empfehlungen antworten zu können. In diesem Beitrag stellen wir unseren Ansatz auf Basis des Datenstrommanagementsystems „Odysseus“ vor, mit dem wir durch kontinuierlich laufende Queries beliebte Nachrichtenartikel empfehlen. Mit diesem Ansatz konnten wir uns im Rahmen der CLEF NewsREEL Challenge 2016 gegenüber den anderen Teilnehmern behaupten und die meisten Klicks auf unsere Empfehlungen erzielen.
  • Citation
  • BibTeX
Ludmann, C. A., (2017). Einsatz eines Datenstrommanagementsystems zur Empfehlung von beliebten Nachrichtenartikeln in der CLEF NewsREEL Challenge. In: Mitschang, B., Nicklas, D., Leymann, F., Schöning, H., Herschel, M., Teubner, J., Härder, T., Kopp, O. & Wieland, M. (Hrsg.), Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 41-48).
@inproceedings{mci/Ludmann2017,
author = {Ludmann, Cornelius A.},
title = {Einsatz eines Datenstrommanagementsystems zur Empfehlung von beliebten Nachrichtenartikeln in der CLEF NewsREEL Challenge},
booktitle = {Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband},
year = {2017},
editor = {Mitschang, Bernhard AND Nicklas, Daniela AND Leymann, Frank AND Schöning, Harald AND Herschel, Melanie AND Teubner, Jens AND Härder, Theo AND Kopp, Oliver AND Wieland, Matthias} ,
pages = { 41-48 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
paper04.pdf279.0Kb PDF View/Open

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More Info

ISBN: 978-3-88579-660-2
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2017
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Paper

Keywords

  • Recommender-System
  • Datenstromverarbeitung
  • Datenstrommanagementsystem
Collections
  • P266 - BTW2017 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web - Workshopband [47]

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