Recommendersysteme

Tamara Heck, Kevin Jasberg

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. 

Um Ihre Aufgaben erfüllen zu können, müssen Empfehlungssysteme auf Informationen zurückgreifen, die entweder durch das Beobachten oder aber durch das direkte Befragen von Nutzern gewonnen werden. Diese Informationen sind jedoch nachweislich nicht reliabel; viele Nutzer bewerten ein Produkt anders, wenn die Befragung wiederholt wird. Dies wirft wichtige Fragen über die Performance von Empfehlungsdiensten auf, z.B. ob eine Abweichung zwischen Vorhersage und tatsächlichem Feedback wirklich systeminduziert ist, oder ob sich diese nicht innerhalb der natürlichen Toleranzgrenzen menschlicher Entscheidungsfindung befindet. Die Untersuchung dieser "menschlichen Unsicherheit“ ist ein spannendes Forschungsfeld!

Publikationen

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2018). “Human Uncertainty in Explicit User Feedback and its Impact on Data Analytics, Machine Learning and User-Related Reasoning”. Behaviour & Information Technology, no pages yet.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2018). “Neuroscientific User Models: The Source of Uncertain User Feedback and Potentials for Improving Recommendation and Personalisation”. In Proceedings of the Conference on Web Information Systems Engineering (WISE) , no pages yet.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2018). “Human Uncertainty and Ranking Error - Fallacies in Metric-Based Evaluation of Recommender Systems”. In Proceedings of the ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing(SAC). ACM, pp. 1358-1365

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2018). “Dealing with Uncertainties in User Feedback: Strategies Between Denying and Accepting”. arXiv:1802.05895.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2018). “Menschliche Unsicherheit in Empfehlungssystemen: Was wir von den klassischen Naturwissenschaften übernehmen können”. Information —  Wissenschaft & Praxis, 69.1, pp. 21–30.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2017). “Assessment of Prediction Techniques: The Impact of Human Uncertainty”. In Proceedings of the Conference on Web Information Systems Engineering (WISE). Springer, pp. 106–120.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2017). “Probabilistic Perspectives on Collecting Human Uncertainty in Predictive Data Mining”. In Proceedings of the Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (UMAP). ACM, pp. 104–112.

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2017). “The Magic Barrier Revisited: Accessing Natural Limitations of Recommender Assessment”. In Proceedings of the Conference on Recommender Systems (RecSys). ACM, pp. 56–64

Jasberg, Kevin and Sergej Sizov (2017). “Re-Evaluating the Netflix Prize - Human Uncertainty and its Impacton Reliability”. arXiv:1706.08866.

Heck, T. & Schaer, P. (2013). Performing 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) Combining 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). Analyse von sozialen Informationen für Autorenempfehlungen. Information. Wissenschaft & Praxis, 63(4), 261–272. doi: 10.1515/iwp-2012-0048

Heck, T. (2012). Recommendation 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). Analyse 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). Social 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). Testing 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). Expert 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). Experten-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). Implizite 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). Expert 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.

Verantwortlich für den Inhalt: E-Mail sendenRedaktionsteam Institut für Sprache und Information