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Einsatz eines Datenstrommanagementsystems als Framework für Online-Recommender-Systeme am Beispiel der Nachrichtenempfehlungen

dc.contributor.authorLudmann, Cornelius A.
dc.date.accessioned2018-01-08T08:08:01Z
dc.date.available2018-01-08T08:08:01Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractIm Rahmen der CLEF NewsREEL Challenge haben Teilnehmerinnen und Teilnehmer die Möglichkeit, Recommender-Systeme im Live-Betrieb für die Empfehlung von Nachrichtenartikeln zu evaluieren und sich mit anderen zu messen. Dazu werden sie durch Events über Impressions informiert und bekommen Requests, auf die sie mit Empfehlungen antworten müssen. Diese werden anschließend den Benutzerinnen und Benutzern angezeigt. Die Veranstalter messen, wie viele Empfehlungen tatsächlich 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 konnten wir uns im Rahmen der CLEF NewsREEL Challenge 2016 gegenüber den anderen Teilnehmern behaupten und die meisten Klicks auf unsere Empfehlungen erzielen.
dc.identifier.pissn1610-1995
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11023
dc.publisherSpringer
dc.relation.ispartofDatenbank-Spektrum: Vol. 17, No. 3
dc.relation.ispartofseriesDatenbank-Spektrum
dc.subjectDatenstrommanagementsystem
dc.subjectDatenstromverarbeitung
dc.subjectRecommender-System
dc.titleEinsatz eines Datenstrommanagementsystems als Framework für Online-Recommender-Systeme am Beispiel der Nachrichtenempfehlungen
dc.typeText/Journal Article
gi.citation.endPage276
gi.citation.startPage267

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