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Meinungsumfrage

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Ein Vortrag von Florian Niederhuber aus dem Hauptseminar "Personalisierung mit großen Daten".

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Trust und Interest Similarity und deren Anwendung für Empfehlungssysteme

  1. 1. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r Empfehlungssysteme u Florian Niederhuber 9. Januar 2014 Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  2. 2. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Empirische Analyse Anwendung auf Empfehlersysteme Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  3. 3. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Anziehung zwischen Menschen haben eine positive ¨ Auswirkung auf die Ahnlichkeit derer Interessen. ¨ ⇒ Ahnliches wird auch bei Vertrauensbeziehungen angenommen. “the more similar two people, the greater the trust between them” -Ziegler, Goldbeck Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  4. 4. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  5. 5. Meinungsumfrage Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Die Meinungsumfrage beinhaltet 10 Fragen in den Kategorien: Akzeptanz von Online-Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  6. 6. Meinungsumfrage Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Teilnehmer: Pers¨nliche Einladung via Facebook und eMail. o Teilnehmer aus f¨nf verschiedenen L¨ndern. u a Nur vollj¨hrige Teilnehmer wurden zur a Meinungsumfrage eingeladen. Von den Eingeladenen haben schließlich 408 Personen teilgenommen. Durchgef¨hrt wurde diese als Online-Umfrage auf u SurveyMonkey.com um Teilnehmer aus verschiedenen Regionen der Welt zu erreichen. Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  7. 7. Meinungsumfrage - Akzeptanz von Online-Empfehlungen Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda 58% aller Teilnehmer bevorzugen die Unterst¨tzung durch u ein Empfehlungssystem Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  8. 8. Meinungsumfrage - Akzeptanz von Online-Empfehlungen Nehmen Sie an Ihnen steht ein unbekannter Experte f¨r Autos A und einer Ihrer Freunde B u ohne Erfahrung mit Autos f¨r Empfehlungen beim u Autokauf zur Verf¨gung. Welche Empfehlung u bevorzugen Sie? Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  9. 9. Meinungsumfrage - Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda 52% haben Online-Bekanntschaften, denen sie vertrauen. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  10. 10. Meinungsumfrage - Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber 59% von denen, die Online-Freundschaften akzeptieren, halten es nicht f¨r n¨tig diese zu bewerten. u o Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  11. 11. Meinungsumfrage - Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  12. 12. Meinungsumfrage - Zusammenfassung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Die Umfrage bekr¨ftigt die Annahme, dass es einen a Zusammenhang gibt. Empfehlungen bevorzugt von Experten in Online-Empfehlungssystemen. Probleme neuen Online-Bekanntschaften zu vertrauen. Nutzer haben kein Interesse daran Online-Bekanntschaften zu bewerten. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  13. 13. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Empirische Analyse Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  14. 14. Hypothese Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Hypothese: Wir glauben, dass in einer spezifischen Anwendungsdom¨ne Menschen ihren Vertrauten im a Durchschnitt ¨hnlicher sind im Vergleich zu a Menschen, denen sie nicht vertrauen. -Ziegler, Golbeck Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  15. 15. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Informationsmodel Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  16. 16. Informationsmodel Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Menge von Agenten A = a1, a2, ..., an . A enth¨lt alle a Agenten, die Teil der Community sind. Menge von Produkten B = b1, b2, ..., bm. B enth¨lt a alle f¨r die Domain relevanten Produkte. u Trust-Rating-Funktion trust : A → 2A . F¨r alle ai ∈ A u gibt trust(ai ) eine Teilmenge von Agenten Ai ⊂ A zur¨ck, die ai vertraut. u Benutzerbewertungen R1, R2, . . . , Rn. Jedem Agent ai ist eine Menge Ri ⊂ B zugewiesen, welche seine impliziten Produktbewertungen enthalten. Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  17. 17. Informationsmodel Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Taxonomie C uber der Menge D = d1, d2, ..., dl. ¨ Die Menge D enth¨lt Kategorien f¨r die a u Produktklassifikation. Jede Kategorie de ∈ D repr¨sentiert ein bestimmtes Topic, in das ein Produkt a bk ∈ B hineinfallen kann. Die partielle taxonomische Ordnung C : D → 2D enth¨lt alle direkten a Unterkategorien Cde ⊆ D f¨r ein Topic de ∈ D. u Indexierungsfunktion f : B → 2D . Die Funktion f weist jedem Produkt bk ∈ B eine Menge Dk ⊆ D von Produktenkategorien zu. Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  18. 18. Baum Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  19. 19. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Datenbeschaffung Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  20. 20. Datenbeschaffung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zur Auswahl standen: All Consuming Epinions Film Trust ⇒ All Consuming wurde f¨r das Experiment gew¨hlt. u a Zus¨tzliche Informationen wurden von Webblogs extrahiert a und zu den Daten von All Consuming hinzugef¨gt. u Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  21. 21. Datenbeschaffung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Die Taxonomie enth¨lt uber 13,000 verschiedene a ¨ Kategorien Daten beinhalten ca. 6000 B¨cher u ⇒ Problem? Die Wahrscheinlichkeit, dass zwei verschiedene Nutzer ai , aj ∈ A dasselbe Buch bewertet haben, ist sehr gering. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  22. 22. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Profilgenerierung Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  23. 23. Profilgenerierung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Interest-Score F¨r jede Kategorie dke ∈ f (bk ) eines Produktes bk , die u der Agent ai implizit bewertet hat, wird f¨r deren u ¨ Uberkategorien dke ein Interest-Score berechnet und im Profilvektor vom Benutzer ai eingetragen. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  24. 24. Profilgenerierung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Eigenschaften: Der Interst-Score nimmt mit jeder Ebene in der Taxonomie ab. Es gibt einen Gesamtscore, der f¨r alle u Benutzervektoren gilt. Die zugewiesenen Scores werden unter Ber¨cksichtigung u eines Gesamtscores normalisiert. Der Interest-Score teilt sich auf alle Subkategorien gleichermaßen auf. Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  25. 25. Profilgenerierung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  26. 26. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Similarity-Berechnung unter Verwendung der errechneten Benutzerpofile. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  27. 27. Similarity-Berechnung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Vergleichen der Profile Zum Vergleich wird ein Similarity-Score mit dem Pearson’s correlation coefficient errechnet. Das Ergebnis ist ein Wert zwischen [-1, 1]. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  28. 28. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Analyse der oberen Schranke Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  29. 29. Bereinigung der Daten Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Bereinigung der Daten von All Consuming. Dabei wurden Duplikate, Nutzer mit weniger als 3 bewerteten B¨chern und u Nutzer ohne Vertrauensbeziehung entfernt. ⇒ 266 Nutzer wurden entfernt, 261 bleiben f¨r die Analyse u der oberen Schranke als erstes Experiment. Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  30. 30. Analyse der oberen Schranke Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda F¨r jeden Benutzer ai ∈ A wird die u ¨ durchschnittliche Ahnlichkeit zu anderen Nutzern, denen ai vertraut (zi ) und ¨ davon unabh¨ngig die durchschnittliche Ahnlichkeit zu a allen Nutzern (si ) errechnet. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  31. 31. Analyse der oberen Schranke Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke ⇒ Nutzer sind Vertrauten im Durchschnitt 50% ¨hnlicher. a Anwendung auf Empfehlersysteme
  32. 32. Analyse der oberen Schranke Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  33. 33. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Analyse der unteren Schranke Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  34. 34. Bereinigung der Daten Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Entfernen aller Vertrauensbeziehungen trust(ai ) zwischen Nutzern ai ∈ A , die nur ein Buch gemeinsam haben. ⇒ F¨r die Analyse der unteren Schranke als zweites u Experiment wurden die Vertauensbeziehungen auf 210 reduziert. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  35. 35. Analyse der unteren Schranke Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke ⇒ Nutzer sind Vertrauten im Durchschnitt 23% ¨hnlicher. a Anwendung auf Empfehlersysteme
  36. 36. Analyse der unteren Schranke Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  37. 37. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Anwendung auf Empfehlersysteme Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  38. 38. Ausnutzen der Korrelationen zwischen Trust und Similarity Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Ein positiver Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity l¨st Probleme wie: o Glaubw¨rdigkeit u Komplexit¨t und Skalierbarkeit a ⇒ Das Problem der Produkt-Nutzer-Matrix-Kargheit bleibt jedoch. Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  39. 39. Schlussfolgerung Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Einsatz von Trust und Interest Similarity in Empfehlungssysteme soll bisherige Filtersysteme erweitern und nicht abl¨sen. o Weitere Untersuchungen bez¨glich dem Zusammenhang u von Trust und Interest Similarity w¨ren sinnvoll. a Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme
  40. 40. Trust und Interest Similarity und deren Anwendung f¨r u Empfehlungssysteme F. Niederhuber Agenda Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity THE END Meinungsumfrage Akzeptanz von Online Empfehlungen Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern Meinungsumfrage Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity Zusammenfassung Empirische Analyse Informationsmodel Datenbeschaffung Profilgenerierung SimilarityBerechnung Analyse der oberen Schranke Analyse der unteren Schranke Anwendung auf Empfehlersysteme

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