[Stellenangebote] Bachelorarbeit bei einem Startup: Recommendersystem

[rongmiao at zedat.fu-berlin.de]

-------- Original-Nachricht --------
Betreff: 	Bachelorarbeit: Recommendersystem
Datum: 	Wed, 18 Jul 2012 13:32:13 +0200
Von: 	Jana Rekittke <rekittke at inf.fu-berlin.de>
Antwort an: 	rekittke at inf.fu-berlin.de
An: 	stellenangebote at lists.spline.inf.fu-berlin.de



Recommendersystem für ein junges Startup (chariteam)

Einleitung:
Recommender Systeme helfen Nutzern von Informationsportalen und
insbesondere Online-Shops bei der Suche und Auswahl für sie passender
Elemente. Dabei unterstützen sie den Nutzer, indem sie diejenigen Elemente
aus dem großen Katalog des Systems ausblenden, welche nur von geringem
subjektiven Nutzen für ihn sind. Dadurch wird er nicht durch die große
Anzahl der Elemente überfordert, welche er betrachten müsste, wenn er den
Katalog in seiner Gesamtheit durchsuchte.
chariteam verfügt über eine Datenbank von Non-Profit-Organisationen,
welche den Nutzern des Informationsportals passgenau basierend auf seinen
aktuellen Zielen und Interessen vorgeschlagen werden können.

Beschreibung der Arbeit:
Zur Realisierung eines Recommender Systems existieren verschiedene
Ansätze. Ausgehend von den in Frage kommenden Verfahren sollen mehrere zu
den bei chariteam vorhandenen Daten passende ausgewählt werden und in
Hinblick auf ihre spezifischen Vorteile getestet werden. Hierbei kommen
hauptsächlich die verschiedenen Verfahren der Content-Based,
Collaborative, Knowledge-Based und Semantic Recommender in Frage.
Zur Evaluierung soll im Vorfeld ein Evaluierungssystem bestehend aus einem
festen Testdatensatz sowie einem Testframework implementiert werden,
anhand dessen die einzelnen Recommender gestestet werden. Diese können
dabei sowohl einzeln als auch in Kombination benutzt werden, um ein
optimales Ergebnis für die Domäne zu erzielen. Neben der Frage der
Qualität der generierten Vorhersagen können auch weitere Kritieren in
betracht kommen.

Die Arbeit gliedert sich in folgende Abschnitte:
   - Einarbeitung in die verschiedenen Recommender-Systeme
   - Auswahl der zu implementierenden Recommender anhand der vorliegenden
Daten sowie Ermittlung passender Hilfswerkzeuge
   - Erstellen von Testdaten
   - Implementierung eines Testframeworks
   - Testen der Recommender
   - Auswertung der Ergebnisse sowie eine abschließende Präsentation in der
Firma sowie der Universität
Je nach subjektiver Interessenslage sowie Vorkentnissen kann die
Gliederung sowie die Schwerpunkte der Arbeit auch individuell abgesprochen
werden.

Art der Arbeit:
Bachelor- oder Studienarbeit

Betreuer:
chariteam, Marko Harasic, Adrian Paschke

Weitere Informationen:
chariteam kontaktieren unter www.chariteam.de

möglicher Start der Arbeit:
ab Juli 2012




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