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Recommendation Engines for the Web 2.0
Projektbearbeiter:
Dipl.-Inf. Zaigham Faraz Siddiqui, Max Zimmermann
Finanzierung:
Ziel von diesem Kooperationsprojekt ist die Konzipierung von robusten Empfehlungsmaschinen für das Web 2.0. Die Kooperation dient dem Zusammenführen von Forschung zu zwei komplementeren Forschungssträhnen - (1) Empfehlungsmaschinen und (2) Data Mining auf multi-relationale Datenströme. Nutzerpräferenzen ändern sich mit der Zeit. Soziale Plattformen ändern sich ebenfalls durch neue Teilnehmer, durch die Eintragung von neuen Ressourcen, durch neue Meinungen und Tags zu existierenden Ressourcen. Modeladaption ist deshalb unabdingbar für die Bereitstellung von sinnvollen Empfehlungen. Die griechische Arbeitsgruppe (Aristotle Univ. Thessaloniki - AUTH) bringt zur Kooperation ihre Methoden für Empfehlungsmaschinen in online sozialen Netzen. Die Arbeitsgruppe KMD bringt ihre Data-Stream-Mining-Methoden für Texte und für multi-relationale Entitäten. In der Kooperation wird die Koppelung von adaptiven Lernmethoden auf multi-relationale Datenströme mit online Empfehlungsmaschinen untersucht.

Schlagworte

data streams, recommender, recommender system, relational mining, streams
Kontakt
Prof. Myra Spiliopoulou

Prof. Myra Spiliopoulou

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Fakultät für Informatik

Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme

Universitaetsplatz 2

39106

Magdeburg

Tel.+49 391 6758967

Fax:+49 391 6718110

itikmd(at)iti.cs.uni-magdeburg.de

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