Linked Open Data als Basis für Empfehlungssysteme

Linked Open Data
Recommendation Systems (RS)
Zusammenfassung

Linked Open Data als Basis f¨r
u
Empfehlungssysteme
Christoph Buchner

6. Dezember 2013

Christoph Buchner

Seminar

Linked Open Data
Zusammenfassung

Inhaltsangabe

1

Linked Open Data
Grundlagen
Entstehung/Entwicklung
Was ist Linked Open Data?
Linked Open Data Beispielaufruf

2

Recommendation Systems
Warum Linked Open Data f¨r Empfehlungssysteme
u
Ziele der Verwendung von LOD
Erkennbare Muster in der Literatur
Beispiele von Empfehlungssystemen

3

Zusammenfassung

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Linked Open Data
Zusammenfassung

Grundlagen
Entstehung / Entwicklung
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

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Zusammenfassung

Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen

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Zusammenfassung

Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen
1

Linked Open Data Cloud

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen
1
2

Grunds¨tze
a

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen
1
2

2

Grunds¨tze
a

Entstehung

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Zusammenfassung

Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen
1
2

Grunds¨tze
a

2

Entstehung

3


Christoph Buchner

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Linked Open Data
Zusammenfassung

Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1. Linked Open Data

1

Grundlagen
1
2

Grunds¨tze
a

2

Entstehung

3


4

LOD Beispielaufruf

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1.1.1 Linked Open Data Cloud

Abbildung: Linked Open data Cloud
1

1

http://lod-cloud.net/versions/2011-09-19/lod-cloud colored.html
Christoph Buchner

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Linked Open Data
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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1.1.2 Grunds¨tze von Linked Open Data
a

2

http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
http://www.w3.org/2008/Talks/0617-lod-tbl/#(4)
4
dieser Nachsatz wurde erst 2006 eingef¨hrt
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a

nach Tim Berners-Lee

2 3:

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a

1

2 3:

Use URIs as names for things

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a


2 3:

1


2

Use HTTP URIs so that people can look up those names

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a


2 3:

1


2


3

When someone looks up a URI, provide useful information

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a


2 3:

1


2


3

(, using the standards (RDF, SPARQL))4

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

a


2 3:

1


2


3

(, using the standards (RDF, SPARQL))4

4

Include links to other URIs, so that they can discover more
things

2

4
u
3

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1.2 Entstehung / Entwicklung

Linked Open Data entstand aus dem ’Semantischen Web’ 5
(bzw. als ein Teil davon)
Semantic Web wurde eingef¨hrt um Informationen maschinell
u
besser verarbeiten zu k¨nnen
o
Tim Berners-Lee: “Linked Open Data is the Semantic Web done
right“ 6 7

5

engl. Semantic Web
http://linkeddata.org/faq
7
6

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1.3 Was ist Linked Open Data?

8

http://de.wikipedia.org/wiki/Resource Description Framework
http://de.wikipedia.org/wiki/SPARQL
10
http://de.wikipedia.org/wiki/Web Ontology Language
9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


Frei verf¨gbare Daten im Web
u

8

10
9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u
Zur Codierung der Daten verwendete Standarts:

8

10
9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u
Resource Description Framework (RDF)

8

8

10
9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u
Resource Description Framework (RDF) 8
SPARQL Protocol And RDF Query Language (SPARQL)

8

10
9

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9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u
Web Ontology Language (OWL) 10

8

10
9

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9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u

Teil des Semantic Web

8

10
9

Christoph Buchner

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9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


u

Teil des Semantic Web
Idee des Verbindens freier Daten (Netz aus Daten)

8

10
9

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9

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf

1.4 LOD Beispielaufruf

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


http://dbpedia.org/sparql

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


http://dbpedia.org/sparql
SELECT

?movie
?movie
?movie
?movie
}

WHERE {
rdf:type dbpedia-owl:Film .
dbpedia-owl:starring dbpedia:Al Pacino .
dbpedia-owl:starring dbpedia:Robert De Niro .

Christoph Buchner

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


movie
http://dbpedia.org/resource/The Godfather Part II
http://dbpedia.org/resource/Heat (1995 ﬁlm)
http://dbpedia.org/resource/Godfather Trilogy
http://dbpedia.org/resource/Righteous Kill
http://dbpedia.org/resource/The Godfather Saga

Christoph Buchner

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Grundlagen
LOD Beispielaufruf


Beim Klick auf z.B.
“http://dbpedia.org/resource/The Godfather Part II“
erh¨lt man Informationen wie:
a
dbpedia-owl:abstract
dbpedia-owl:budget
dbpedia-owl:starring
uvm.

-

alternative Namen
Drehbudget
Darsteller

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Linked Open Data
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Warum LOD f¨r Empfehlungssysteme?
u
Beispiel eines Empfehlungssystems

2. Recommendation Systems

Christoph Buchner

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u


1

u

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u


1

u

2


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Zusammenfassung

u


1

u

2


3


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Zusammenfassung

u


1

u

2


3

Beispiele

4

CHIP
LDD

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u

2.1 Warum LOD f¨r Empfehlungssysteme?
u

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u

u

Informationen in der Linked Open Data Cloud sind:

Christoph Buchner

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u

u

durch feste Standarts

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u

u

gut strukturiert

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u

u

gut strukturiert
maschinell verwertbar

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u

u

gut strukturiert

frei verf¨gbar
u

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

u

gut strukturiert

frei verf¨gbar
u
untereinander verbunden

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

2.2 Ziele

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

2.2 Ziele

Falsche oder uninteressante Empfehlungen wie
z.B.:
Sterbeort eines K¨nstlers
u
Ein verwandtes Genre (narrower/broader Problem)
Filme mit gleich oder ¨hnlich hohem Budget
a

abschaﬀen/verringern

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u

2.2 Ziele

z.B.:
u
a

Plattform¨bergreifende Empfehlungen
u

Christoph Buchner

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u

2.2 Ziele

z.B.:
u
a

Plattform¨bergreifende Empfehlungen
u
Aufheben der Bereichsbeschr¨nkten Datengrenze
a

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

2.3 Erkennbare Muster in der Literatur

11

Using Linked Data to build recommender systems (Passant et al., 2009)
Christoph Buchner

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u


Umgehen des Kaltstartproblems

11

Christoph Buchner

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u


Abschaﬀen von “Recommender Systems Silos“ 11

11

Christoph Buchner

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u


Abschaﬀen von “Recommender Systems Silos“ 11
L¨sen des Portabilit¨tsproblems11
o
a

11

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u

2.3.1 Wie proﬁtieren Empfehlungssysteme davon?

Christoph Buchner

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u


verbinden von:
privaten Blogs mit Bildern aus z.B. ﬂickr
Musiksuchen mit Last.fm Playlists

Christoph Buchner

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u


verbinden von:
privaten Blogs mit Bildern aus z.B. ﬂickr
Musiksuchen mit Last.fm Playlists

ein Algorithmus kann auf verschiedenste Quellen angewendet
werden

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

2.4.1 CHIP - Cultural Heritage Information Personalization

oder auch “The Art Recommender“

Christoph Buchner

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u

CHIP - Grundlagen

12

Rijksmuseum InterActief
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u

CHIP - Grundlagen

Empfehlungen f¨r Bilder und Artworks
u

12

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u

CHIP - Grundlagen

u
nur in ¨hnlichen Bereichen verwendbar
a

12

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u

CHIP - Grundlagen

u
a
arbeitet auf 4 W¨rterb¨chern (vocabularys)
o
u

12

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u

CHIP - Grundlagen

u
a
o
u
content-based (ARIA12 )

12

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u

CHIP - Grundlagen

u
a
o
u
content-based (ARIA12 )
entstand um die Empfehlungspar¨zision von semantischen
a
Relationen(LOD) mit der Pr¨zision gegeben durch
a
Eigenschaften von Artworks zu vergleichen

12

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u

CHIP - W¨rterb¨cher
o
u

Verschiedene Anzahl von W¨rterb¨chern m¨glich:
o
u
o
1

Iconclass

2

Art and Architecture thesaurus (AAT)

3

Union List of Artists Names (ULAN)

4

tesaurus of geographical Names (TGN)

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u

o
u

Beispiel “Nachtwache“:
Iconclass Gegenst¨nde
a
AAT
Material
ULAN
Maler
TGN
Erstellungsort
ARIA

Kleidung
¨
Olgem¨lde
a
Rembrandt
Amstedam
“Wealth in the Republic“

Christoph Buchner

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u

o
u

¨
Abbildung: Ubersicht von M¨glichkeiten und Relationen basierend auf
o
den W¨rterb¨chern
o
u
Christoph Buchner

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u

CHIP - Benutzeroberﬂ¨che
a

Benutzeroberﬂ¨che in zwei Teile aufgeteilt:
a
Artwork Explorer
Empfehlungsteil

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u

a

Im Artwork Explorer sind Gem¨lde/Bilder Karussellartig aufgelistet
a
um sie einfach zu durchsuchen

Christoph Buchner

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u

a

Im Empfehlungsteil:

Christoph Buchner

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u

a

Im Empfehlungsteil:
werden Empfehlungen gegeben nachdem ein Gem¨lde hoch
a
bewertet wurde (4 oder 5 Sterne)

Christoph Buchner

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u

a

Im Empfehlungsteil:
a
Empfehlungen durchsuchen und diese wieder bewerten

Christoph Buchner

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u

a

Im Empfehlungsteil:
a
Empfehlungen durchsuchen und diese wieder bewerten
Sparte f¨r “warum empfohlen“ (Interessantheit kann auch
u
bewertet werden)

Christoph Buchner

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u

CHIP - Pr¨zision des Empfehlungssystems
a

Precision =

CorrectHits
TotalRec.Rated

“Correct Hits“
“Total Rec.Rated“

Anzahl Bewertungen
mit 4 oder 5 Sternen
Anzahl Bewerteter Empfehlungen

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u

CHIP - Ergebnisse

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u

CHIP - Ergebnisse

Eine Pr¨zision von mehr als 50% erreichten:
a
vra:creator (67%)
link:hasStyle (67%)
aat:broader/narrower (53%/55%)

Christoph Buchner

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u

CHIP - Ergebnisse

Eine Pr¨zision von mehr als 50% erreichten:
a
vra:creator (67%)
link:hasStyle (67%)
aat:broader/narrower (53%/55%)
Die niedrigsten Pr¨zisionen erhielten:
a
ulan:birth/deathPlace
tgn:broader/narrower

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u

CHIP - Ergebnisse

W¨rterb¨cher die “n¨her“ am eigentlichen Thema sind, erweisen
o
u
a
sich als n¨tzlicher als solche die allgemeiner sind. z.B.:
u

Christoph Buchner

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u

CHIP - Ergebnisse

W¨rterb¨cher die “n¨her“ am eigentlichen Thema sind, erweisen
o
u
a
sich als n¨tzlicher als solche die allgemeiner sind. z.B.:
u
ULAN/AAT (hoher wert)
TGN (niedriger wert)

Christoph Buchner

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u

2.4.2 Linked Data Distance - LDD

Christoph Buchner

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u

LDD - Grundlegendes

bestimmt die Distanz zwischen zwei Knoten A, B als Relation
Ri (A, B), wobei A und B nicht nur durch die reine Auﬂistung in
z.B.: “dbpedia:artist“ verbunden sind sondern durch eine
zus¨tzliche Komponente wie “dbpedia:associatedActs“
a

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

LDD - Grundlegendes

Das System kann seine Empfehlungen zu querry Zeit ver¨ndern
a
und das Interface ist Multilingual, da es auf dem Wikipediaexport
DBpedia l¨uft
a

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

LDD - Algorithmen

LDDs
LDDws
LDDo
LDDwo
LDDc
LDDwc

simple
simple weighted
object-based
object-based weighted
complex
complex weighted

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u

LDD - Vergleich mit anderem Empfehlungssystem

Christoph Buchner

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u


Vergleich mit bestehendem Empfehlungssystem (Last.fm):
Begriﬀ: Johnny Cash

Christoph Buchner

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Linked Open Data
Zusammenfassung

u


Vergleich mit bestehendem Empfehlungssystem (Last.fm):
Begriﬀ: Johnny Cash
6 von 15 durch LDDwc gegebenen Empfehlungen waren auch
in der Liste von Last.fm
5 davon waren unter den ersten 10 von Last.fm
LDDwc empfahl auch K¨nstler die gar nicht in der Last.fm
u
Liste waren z.B: “The Tennessee Three“

Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

LDD - Test auf anderer Dom¨ne
a

Der Algorithmus wurde benutzt um Buchempfehlungen zu dem
Buch “Fight Club“ zu erhalten13 :

13

Alle Empfohlenen B¨cher sind vom Selben Author
u
Christoph Buchner

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Linked Open Data
Zusammenfassung

u

LDD - Test auf anderer Dom¨ne
a

Der Algorithmus wurde benutzt um Buchempfehlungen zu dem
Buch “Fight Club“ zu erhalten13 :
Artist
Distance
Invisible Monsters
0.2275
Survivor
0.2290
Choke
0.2734
Diary
0.2880
Lullaby
0.2880

13

Alle Empfohlenen B¨cher sind vom Selben Author
u
Christoph Buchner

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Linked Open Data
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u

LDD - Ergebnisse

nicht alle Algorithmen sind optimal
System nicht grundlegend Perfekt

Christoph Buchner

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Zusammenfassung

LOD bietet eine enorme Menge an Daten
LOD ist keine Universall¨sung
o
LOD kann nicht alle RS Probleme l¨sen
o
LOD Recommendation Systems sind meist pr¨ziser
a
Recommender System Silos sind nicht zu umgehen

Christoph Buchner

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Danke fur die Aufmerksamkeit
¨

Christoph Buchner

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