Claudius Paul zeigt, dass Verständnisbarrieren der Internet-Nutzer und ihre begrenzte Auskunftsbereitschaft einen engen Rahmen für Dialogtechniken in Produktberatungssystemen stecken und Methoden mittlerer Komplexität für die Marktforschung am geeignetsten sind.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Claudius Paul zeigt, dass Verständnisbarrieren der Internet-Nutzer und ihre begrenzte Auskunftsbereitschaft einen engen Rahmen für Dialogtechniken in Produktberatungssystemen stecken und Methoden mittlerer Komplexität für die Marktforschung am geeignetsten sind.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Diese Arbeit beschäftigt sich mit Assoziationsregeln und dem Auffinden häufiger Muster und Strukturen in komplexen Daten, z.B. in folgenwertigen Daten oder Daten, die als Folgen von Mengen beschrieben werden können. Solche Daten fallen in einer Vielzahl von Anwendungskontexten an, unter anderem als Protokolldaten in elektronischen Transaktionssystemen, z.B. in Form von Warenkörben wiederkehrender Besucher eines Online-Shops. Als Hauptbeitrag wird ein abstraktes Verfahren für das Mining häufiger Muster in allgemeinen Musterräumen entwickelt. Klassische Verfahren wie der Apriori-Algorithmus sowie seine zahllosen Varianten können als Spezialisierungen dieses abstrakten Verfahrens aufgefaßt werden. Eine spezielle Datenstruktur, der geschachtelte Prefixbaum, ermöglicht die effiziente Implementation dieses Verfahrens. Mit Hilfe von Schachtelungsoperatoren wird schließlich ein Baukasten für Apriori-artige Mining-Algorithmen zur Verfügung gestellt.
Aktualisiert: 2023-04-12
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Das Buch thematisiert die grundlegenden Fragen rund um die Personalisierung im Internet. Dabei wird insbesondere auf die Gegenstände, den Ablauf, die Möglichkeiten und die Funktionsweisen eingegangen. Im Fokus steht dabei die State-of-the-Art Technologie der Personalisierung: Das Collaborative Filtering. Diese wird von vielen grossen Internet-Playern wie Amazon.com eingesetzt, um beispielsweise Bücher zu empfehlen, die andere Kunden auch gekauft haben. Dies ist ein Versuch, die in den realen Bücherläden existierende irtümliche Nähe ins Internet zu übertragen. Die Grundidee des Collaborative Filtering ist es, Personen miteinander zu vergleichen und so aus den Präferenzen ähnlicher anderer Personen Rückschlüsse auf die Präferenzen einer bestimmten Person zu ziehen. Das Besondere an dieser Technologie ist dabei, dass keine Produkteigenschaften benötigt werden. Für das Collaborative Filtering gibt es verschiedene Möglichkeiten, die detailliert in dem Buch beschrieben werden. Neben der detaillierten Funktionsweise wird beschrieben, welches die bekanntesten Methoden sind, wie gut diese sind und wie sie verbessert werden können. Bei der Prognose von Präferenzen haben sich die memory-based Collaborative Filtering-Algorithmen bewährt. Sie stehen daher im Fokus dieser Arbeit. Ihre populärsten Algorithmen werden detailliert beschrieben, evaluiert, erstmals theoretisch fundiert und weiter verbessert.
Aktualisiert: 2020-12-04
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