Alternative ways towards optimizing recommender systems

Dieses TEWI-Kolloquium findet im Rahmen der Ringvorlesung Informatik statt.

Empfehlungssysteme (engl. Recommender Systems) dienen zur personalisierten Auswahlunterstützung im E-Commerce. Das Recommendation Problem wird wissenschaftlich meist als Klassifikationsproblem gesehen. Eine Reihe von Untersuchungen zeigen jedoch, dass die Optimierung der Vorhersagegenauigkeit eines Empfehlungssystems auf Basis historischer Kundendaten eine sehr eingeschränkte Sichtweise darste

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Der Vortrag wird daher den Schwerpunkt auf alternative Ansätze im Kontext von Empfehlungssystemen legen, wie beispielsweise dialogorientierte und wissensbasierte Systeme, Erklärungsmechanismen oder die Berücksichtigung von Modellen über das menschliche Entscheidungsverhalten.

Markus Zanker ist assoziierter Professor am Institut für Angewandte Informatik. Seine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen wissensbasierte Systeme, Personalisierung und Entscheidungsunterstützung. Er ist Associate Editor des International Journal of Human-Computer Studies und aktuell Mitglied des Programmkommitees einer Vielzahl internationaler Konferenzen wie ACM RecSys, ACM SIGIR, ACM CIKM, IJCAI, ICEC, EC-Web oder IAT.

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