Zum maschinellen Lernen für benutzeradaptive Systeme am Beispiel Bayes'scher Netze

dc.contributor.author	Wittig, Frank	de_DE
dc.date.accessioned	2017-11-15T15:02:02Z
dc.date.available	2017-11-15T15:02:02Z
dc.date.issued	2002
dc.description.abstract	Der vorliegende Beitrag beleuchtet die engen Zusammenhänge zwischen der Aufgabenstellung beim maschinellen Lernen und der Aufgabenstellung benutzeradaptiver Systeme. Es werden kritische Problemstellungen identifiziert und diskutiert, die typischerweise die direkte Anwendung maschineller Standardlerntechniken im Kontext benutzeradaptiver Systeme erschweren. Im zweiten Teil des Beitrags wird eine Konzeption vorgestellt, die einige dieser Probleme eines Einsatzes maschineller Lernverfahren Bayes’scher Netze in benutzeradaptiven Systemen durch Integration existierender und speziell für die Benutzermodellierung modifizierter bzw. neu entwickelter Verfahren löst.
dc.identifier.uri	http://abis.l3s.uni-hannover.de/images/proceedings/abis2002/abis2002_wittig.pdf	de_DE
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/5157
dc.language.iso	de	de_DE
dc.relation.ispartof	10. GI-Workshop "Adaptivität und Benutzermodellierung in interaktiven Softwaresystemen"	de_DE
dc.title	Zum maschinellen Lernen für benutzeradaptive Systeme am Beispiel Bayes'scher Netze	de_DE
dc.type	Text/Conference Paper
gi.document.quality	digidoc

Sammlungen