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dc.contributor.authorLudmann, Cornelius A.
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-21T11:24:41Z
dc.date.available2017-06-21T11:24:41Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-88579-660-2
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractIm 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-266
dc.subjectRecommender-System
dc.subjectDatenstromverarbeitung
dc.subjectDatenstrommanagementsystem
dc.titleEinsatz eines Datenstrommanagementsystems zur Empfehlung von beliebten Nachrichtenartikeln in der CLEF NewsREEL Challengede
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages41-48
mci.conference.sessiontitleWorkshop Big Data Management Systems in Business and Industrial Applications (BigBIA17)
mci.conference.locationStuttgart
mci.conference.date6.-10. März 2017


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