Recommendersysteme

Tamara Heck

Empfehlungssysteme versuchen, dem Nutzer relevante und passende Ressourcen vorzuschlagen (wie Produkte, Musik, Menschen und Tags). Die Grundlage hierfür ist, die Präferenzen eines Nutzers zu prognostizieren, das heißt, die mögliche Bewertung, die ein Nutzer einer Ressource geben würde. Die Vorhersage basiert auf Informationen über Ressourcen und auf Informationen über die Nutzer und deren sozialen Netzwerke. Empfehlungsdienste werden in vielen verschiedenen Bereichen wie E-Commerce, Social Bookmarking Diensten oder Musikwebsites genutzt. Empfehlungssysteme können Wissenschaftler potentielle geeignete Kollaborationspartner vorschlagen, basierend auf deren sozialen Informationen wie Publikationen, Zitationen und Bookmarks. 

Publikationen

Heck, T. & Schaer, P. (2013). undefinedPerforming Informetric Analysis on Information Retrieval Test Collections: Preliminary Experiments in the Physics Domain. In Proceedings of ISSI 2013 - 14th International Society of Scientometrics and Informetrics Conference (pp. 1392-1400).

Heck, T. (2013) undefinedCombining Social Information for Academic Networking. In Proceedings of CSCW '13, Conference on Computer supported cooperative work. New York, NY: ACM, 1387-1398.

Heck, T. (2012). undefinedAnalyse von sozialen Informationen für Autorenempfehlungen. Information. Wissenschaft & Praxis, 63(4), 261–272. doi: 10.1515/iwp-2012-0048

Heck, T. (2012). undefinedRecommendation for Social Networking in Academia. In Gunilla Widén and Kim Holmberg (eds.), Library and Information Science Volume 5: Social Information Research (pp. 237-265), London: Emerald Group Pub.

Heck, T. (2012). undefinedAnalyse von Folksonomy basierten Netzwerken als komplementärer Ansatz für Autorenempfehlungen in der Wissenschaft. In Proceedings of the 2. DGI 2012 Conference: Social Media und Web Science - Das Web als Lebensraum (pp. 179-193). Frankfurt a.M.: DGI.

Peters, I., Kipp, M.E.I., Heck, T., Gwizdka, J., Lu, K., Neal, D.R., Spiteri, L. (2011). undefinedSocial Tagging & Folksonomies: Indexing, Retrieving...and Beyond?  In Proceedings of the Annual Meeting of the American Society for Information Science and Technology, New Orleans, October 9-13, 2011. 

Heck, T., Peters, I., & Stock, W.G. (2011). undefinedTesting collaborative filtering against co-citation analysis and bibliographic coupling for academic author recommendation. In ACM RecSys’11. 3rd Workshop on Recommender Systems and the Social Web, Oct. 23, Chicago, Il.

Heck, T., Hanraths, O., & Stock, W.G. (2011). undefinedExpert recommendation for knowledge management in academia. In Proceedings of the Annual Meeting of the American Society for Information Science and Technology, New Orleans, October 9-13, 2011. 

Heck, T. (2011). A comparison of different user-similarity measures as basis for research and scientific cooperation. In Proceedings of Issome '11, Information Science and Social Media - International Conference, Åbo/Turku, Finnland, August 24-26, 2011. 

Heck, T., Peters, I. (2010). undefinedExperten-Empfehlungen mit Social Bookmarking-Services. In: i-com -Zeitschrift für interaktive und kooperative Medien, 9 (3), 7-11. Link zur Zeitschrift: http://i-com-media.de 

Heck, T., Peters, I. (2010). undefinedImplizite Digitale Soziale Netze als Basis für Expertenempfehlungssysteme. In K.-P. Fähnrich und B. Franczyk (Eds.) Informatik 2010, Service Science – Neue Perspektiven für die Informatik (1), pp. 613-618. 

Heck, T., & Peters, I. (2010). undefinedExpert Recommender Systems: Establishing Communities of Practice Based on Social Bookmarking Systems. In Proceedings of I-Know 2010. 10th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, pp. 458-464.

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