Das SNML  präsentiert Ansätze und Einsatzgebiete von Empfehlungssystemen im Web Buchvorstellung beim SNML-Talk  18. März 2010, Salzburg Dr. Sandra Schaffert Gefördert mit Mitteln des BMWA und des Landes Salzburg
Empfehlung im Web empfohlen werden Webseiten Produkte Dienstleistungen Reiseziele Partner Tags und verschiedenes mehr
Empfehlung im Web Empfehlungen sind für den Nutzer nützliche Informationen
Empfehlung im Web Verfahren der Systeme  Einsatzgebiete Entwicklung von Systemen (der Film zum Buch)
Empfehlung Verfahren Auf Grund von welchen  Verfahren werden  Empfehlungen gegeben?
Empfehlung Verfahren
Empfehlung Verfahren Wir bauen uns einen Süßigkeiten-Empfehler
Empfehlung Verfahren
Inhaltsbasiertes Filtern
 
Eigenschaftsbezogenes Filtern
Eigenschaftsbezogenes Filtern
Fallbezogene Empfehlung
Fallbezogene Empfehlung
Kollaboratives Filtern
 
Nutzerbasierte Empfehlung
Nutzerbasierte Empfehlung
Elementbezogene kollaborative E.
Elementbezogene kollaborative E.
Elementbezogene kollaborative E.
Modell- bzw. speicherbasierte E.
Hybride Verfahren
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
Weitere Verfahren
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung
Persönliche Empfehlung Wolf  Hilzensauer Tobias Bürger Cornelia Schneider Diana Wieden-Bischof Sandra Schaffert
Empfehlung Einsatzgebi Einsatzgebiete
Empfehlung Einsatzgebi Experten- und Arbeitsplatzsuche Partnersuche Produkte und Dienstleistungen Web-Materialien Prozessempfehlungen
Empfehlung Einsatzgebi Auss chnitt aus der SonntagsZeitung zu einem Artikel über Gavin Potter,  Entwickler eines Empfehlungssystem Quelle: SonntagsZeitung, 13. Juli 2008, 81
Experten- und Arbeitplatzsuche
Quelle: http://www.biomedexperts.com (02/2010) Biomedexperts
Freunde- und Partnerempfehlungen
ElitePartner.at
Produktempfehlungen
Movielens
Zappos
Webmaterialien
Delicious – Persönliche Empfehlungen
ReMashed
„ 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
Prozessempfehlungen
Lernempfehlungen Empfehlungen für Tags Empfehlungen für Reiserouten Medikamentierungsempfehlung Therapieempfehlung Investmentempfehlung Unterstützung bei der Recherche ... und weiteres!
Überblick
Überblick
Empfehlung Entwicklung Entwicklung von  Empfehlungssystemen
Übersicht
Überblick ... ausgewählte Aspekte ...
Daten (Quellen)
Quellen & Herausforderungen Bewertungen: z. B. Privatsphäre, Glaubwürdigkeit, Feedback-Effekte Nutzerverhalten:  Herausforderungen abgeschwächt
Anwendung (Verfahren)
Inhaltsbasiertes Filtern  –  Herausforderungen -Zahlreiche Daten müssen vorliegen -Nutzerfeedback unberücksichtigt -Gewichtung der Eigenschaften
Kollaboratives Filtern  –  Herausforderungen -Kaltstart-Problem -Spärlichkeit der Daten -Graue Schafe -Lemming-Effekt -Tunnelblick
Evaluation
Vorgehen -Befragung von Nutzern -Befragung von Experten -Berechnung von bekannten Werten
Kennzahlen, z. B.
Empfehlung der Film Der Film zum Buch
Empfehlung der Film (Screenshot) http://www.vimeo.com/10231184
mehr  Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. Sandra Schaffert, Tobias Bürger, Wolf Hilzensauer Cornelia 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
Kontakt  Dr. Sandra Schaffert SNML/ Salzburg Research Jakob Haringer Straße 5/III [email_address] [email_address] Web: www.newmedialab.at Persönlicher Weblog: http://sansch.wordpress.com

Empfehlungen im Web