Empfehlungen im Web

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Das SNML

präsentiert

Ansätze und Einsatzgebiete von Empfehlungssystemen im WebBuchvorstellung beim SNML-Talk

18. März 2010, Salzburg

Dr. Sandra Schaffert

Gefördert mit Mitteln des BMWA und des Landes Salzburg

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Empfehlung

im Web

empfohlen werdenWebseiten

ProdukteDienstleistungen

Reiseziele

Partner

Tags

und verschiedenes mehr

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Empfehlung

im Web

Verfahren der Systeme

Einsatzgebiete

Entwicklung von Systemen

(der Film zum Buch)

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Empfehlung

Verfahren

Auf Grund von welchen Verfahren werden Empfehlungen gegeben?

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Empfehlung

Verfahren

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Empfehlung

Verfahren

Wir bauen uns einen Süßigkeiten-Empfehler

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Empfehlung

Verfahren

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Inhaltsbasiertes Filtern

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Eigenschaftsbezogenes Filtern

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Eigenschaftsbezogenes Filtern

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Fallbezogene Empfehlung

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Fallbezogene Empfehlung

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Kollaboratives Filtern

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Nutzerbasierte Empfehlung

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Nutzerbasierte Empfehlung

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Elementbezogene kollaborative E.

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Elementbezogene kollaborative E.

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Elementbezogene kollaborative E.

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Modell- bzw. speicherbasierte E.

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Hybride Verfahren

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z. B. Tagbasierte Empfehlung

„Wenn (...) Tags gut kombiniert werden, kann das helfen, neue Entwicklungen, Informationen, Diskussionen und so weiter zu finden und aufzuzeigen.“

Prof. Dr. Peter Dolog

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Weitere Verfahren

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

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Persönliche Empfehlung

Wolf Hilzensauer

Tobias Bürger

Cornelia Schneider

DianaWieden-Bischof

SandraSchaffert

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Empfehlung

Einsatzgebi

Einsatzgebiete

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Empfehlung

Einsatzgebi

Experten- und ArbeitsplatzsuchePartnersucheProdukte und DienstleistungenWeb-MaterialienProzessempfehlungen

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Empfehlung

EinsatzgebiAu

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, 13.

Juli

2008

, 81

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Experten- und Arbeitplatzsuche

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Quelle: http://www.biomedexperts.com (02/2010)

Biomedexperts

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Freunde- und Partnerempfehlungen

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ElitePartner.at

Seite 40

Produktempfehlungen

Seite 41

Movielens

Seite 42

Zappos

Seite 43

Webmaterialien

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Delicious – Persönliche Empfehlungen

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ReMashed

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„Die Nutzer unseres ReMashed-Systems hatten vor allem Bedenken, dass das System auch ihre privaten Bookmarks und Blogbeiträge auslesen wird. Daher erklären Sie explizit, dass nur öffentlich verfügbare Information für das Empfehlungssystem genutzt werden.“

Dr. Hendrik Drachsler, CELSTEC/NL

ReMashed

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Prozessempfehlungen

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LernempfehlungenEmpfehlungen für TagsEmpfehlungen für ReiseroutenMedikamentierungsempfehlungTherapieempfehlungInvestmentempfehlungUnterstützung bei der Recherche ... und weiteres!

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Überblick

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Überblick

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Empfehlung

Entwicklung

Entwicklung von Empfehlungssystemen

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Übersicht

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Überblick

... ausgewählte Aspekte ...

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Daten (Quellen)

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Quellen & Herausforderungen

Bewertungen: z. B. Privatsphäre, Glaubwürdigkeit, Feedback-Effekte

Nutzerverhalten: Herausforderungen abgeschwächt

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Anwendung (Verfahren)

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Inhaltsbasiertes Filtern – Herausforderungen

-Zahlreiche Daten müssen vorliegen-Nutzerfeedback unberücksichtigt-Gewichtung der Eigenschaften

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Kollaboratives Filtern – Herausforderungen

-Kaltstart-Problem-Spärlichkeit der Daten-Graue Schafe-Lemming-Effekt-Tunnelblick

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Evaluation

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Vorgehen

-Befragung von Nutzern-Befragung von Experten-Berechnung von bekannten Werten

Seite 61

Kennzahlen, z. B.

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Empfehlung

der Film

Der Film zum Buch

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Empfehlung

der Film

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mehr Empfehlungen im Web.Konzepte und Realisierungen.

Sandra Schaffert, Tobias Bürger, Wolf HilzensauerCornelia Schneider & Diana Wieden-Bischof (2010)

Band 3 der Reihe „Social Media“ (hrsg. von Georg Güntner und Sebastan Schaffert),

Salzburg: Salzburg Research. ISBN 978-3-902448-16-3

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Kontakt Dr. Sandra Schaffert

SNML/ Salzburg ResearchJakob Haringer Straße 5/IIIsandra.schaffert@salzburgresearch.atcomstudy@newmedialab.at

Web: www.newmedialab.at

Persönlicher Weblog: http://sansch.wordpress.com