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Interessenbasierte Empfehlungen in Lernnetzwerken

 
Master Thesis
Marco Vreydal

Context

 

  • Heutige Empfehlungssysteme basieren auf aktiven Nutzerbewertungen
  • Heutige Empfehlungssysteme betrachten bei ihrer Berechnung nur Daten der aktuellen Umgebung und des aktuellen Kontexts (Bücher bei Buchempfehlungen, Musik bei Musikempfehlungen)
  • Es wird ein interessenbasiertes Empfehlungssystem entwickelt welches alle zum Nutzer vorhandenen Daten berücksichtigt und diese selbstständig sammelt.
  • Dieses System empfiehlt hauptsächlich Lernmethoden und Materialien, benutzt aber zur Berechnung Daten aus allen Bereichen des Lebens.
  • Es gibt drei Komponenten. Eine sammelt die Information, eine fügt sie zu einem Modell zusammen und die dritte bildet daraus ein semantisches Modell und berechnet die Empfehlung (diese Masterarbeit befasst sich mit der dritten Komponente)

Task

 

  • Ein Lerner-Modell in ein semnatisches Benutzerprofil verwandeln
  • Eine Empfehlung berechnen
  • Die Ergebnisse evaluieren

Abstract

 

Download

 
https://github.com/FighterMV/InterestBasedRecommender.git(external link)

 

Supervisor

Dr. Mohamed Amine Chatti
Hendrik Thüs


Created by Hendrik Thüs. Last Modification: Tuesday, 06. November 2012 12:24:55 by chatti.