empfehlungen im web
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"Empfehlungen im Web" - Vorstellung der neuen Studie des SNML beim SNML-Talk am 18.3.2010TRANSCRIPT
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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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Seite 8
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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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
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Produktempfehlungen
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Movielens
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Zappos
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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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Seite 49
Überblick
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Überblick
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Seite 51
Empfehlung
Entwicklung
Entwicklung von Empfehlungssystemen
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Seite 52
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
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Seite 61
Kennzahlen, z. B.
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Empfehlung
der Film
Der Film zum Buch
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Seite 63
Empfehlung
der Film
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Seite 64
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/[email protected]@newmedialab.at
Web: www.newmedialab.at
Persönlicher Weblog: http://sansch.wordpress.com