PeToMoTo: Personalisierte Tourenplanung für mobile Touristikanwendungen

Ziel des Drittmittelprojektes "PeToMoTo" ist es, die Vorteile einer Präferenzbasierten Suche (preference search) gegenüber der im Ecommerce üblichen Parametrischen Suche (faceted / parametric search) anhand einer mobilen Touristikanwendung nachzuweisen:

• Höhere Kundenzufriedenheit
• Kürzere Sessionzeit

Drittmittelförderung erfolgt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie gemäß eines Beschlusses des Deutschen Bundestags in Zusammenarbeit mit Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG.

Wie Praxiserfahrungen belegen, sind heutige Recommender-Systeme für Tourenplanungen im Outdoor-Bereich wenig zufriedenstellend, insbesondere bei mobilen Einsätzen. Komplexe Geo-Objekte und dynamische Outdoor-Situationen verlangen nach neuen Lösungsansätzen, wobei auch die in sozialen Netzwerken vorhandenen Benutzerpräferenzen gut genutzt werden müssen. Hierfür bildet die Präferenzforschung für Datenbanken einen geeigneten Ausgangspunkt.

Der wissenschaftliche Kern des Projekts umfasst eine Erweiterung des Präferenz- sowie Situationsmodells im Hinblick auf diese Erfordernisse. Diese Innovationen wurden in das am Lehrstuhl existierende Preference-SQL-System für präferenzbasierte Suchanfragen integriert. Das darauf aufbauende Recommender-System generiert vollautomatisch in Kenntnis von Benutzerpräferenzen und Kontextinformationen bestmögliche Tourenempfehlungen. Dazu genügt eine einzige Benutzeranfrage, was insbesondere in unvorhergesehenen Situationen im Gelände essentiell sein kann. Die Integration in eine präferenzbasierte Testversion des Alpstein-Portals outdooractive.com wurde in einem Benchmark evaluiert, wobei eine höhere Kundenzufriedenheit und kürzere Sessionzeiten nachgewiesen werden konnten.

Abbildung: Benutzeroberfläche von PeToMoTo für Präferenzbasierte Suche

Zusätzlich zur Rollenwahl (Tourist) und den Benutzereingaben werden kontextsensitive Präferenzen aus einem Situationsmodell generiert. Da der Ort - in obiger Abbildung Allgäu - bekannt ist, können mit Hilfe einer Wetter-API die momentanen Wetterbedingungen ermittelt werden, woraus kontextsensitive Präferenzen für Attribute wie z.B. Aktivität, minimale bzw. maximale Höhe dynamisch generiert werden. Die kontextsensitiven Präferenzen werden mit den rollenspezifischen Präferenzen und den aus der Benutzereingabe abgeleiteten Präferenzen in konsistenter Weise verknüpft, so dass nach Absenden der Anfrage nur die gemäß der Bedingungen und Präferenzen optimalen Tourenvorschläge als Ergebnis zurückgeliefert werden (1-click search).