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Entwicklung und Evaluation einer Software zur Generierung präferenzbasierter Produktempfehlungen


Diplom- / Masterarbeit

Ausgangslage

In heutigen E-Commerce-Systemen spielt die Berechnung von Produktempfehlungen eine immer größere Rolle. Insbesondere E-Shops verwenden diese Ansätze um den Kunden relevante Alternativ-Produkte, Produktbündel oder Cross-Selling-Produkte anzubieten.

Die zugrunde liegenden Techniken basieren typischerweise auf Collaborative-Filtering-Verfahren, die numerische Ähnlichkeitsmaße zwischen Benutzern verwenden, um "ähnliche" Benutzer zu ermitteln und deren bevorzugte Produkte als Empfehlungen zu bestimmen.

In dieser Arbeit sollen Präferenzen als Grundlage für den Vergleich von Benutzern dienen. Die Diplomarbeit umfasst einen theoretischen und einen praktischen Teil. Im Theorieteil sollen die Grundlagen für präferenzbasierte Ähnlichkeiten entwickelt werden. Die Ergebnisse sollen anschließend im praktischen Teil umgesetzt und an geeigneten Datensätzen evaluiert werden.

Ziele der Diplomarbeit

Es sollen die theoretischen Grundlagen für präferenzbasierte Produktempfehlungen und eine Implementierung erstellt werden.

Theoretischer Teil der Arbeit

  • Einarbeitung in Präferenz-Technologien, Preference Mining und Preference Repositories
  • Definition von Gleichheits- und Ähnlichkeitsbegriffen für Präferenzen
  • Entwicklung von Algorithmen zur Berechnung von präferenz-basierten Produktempfehlungen

Praktischer Teil der Arbeit

  • Implementierung der Algorithmen
  • Evaluation der Verfahren an diversen Datensätzen
  • Praktischer Einsatz in verschiedenen Anwendungen

Voraussetzungen

  • Gute Programmierkenntnisse in Java
  • Datenbankkenntnisse
  • Wünschenswert: Kenntnisse im Bereich XML, Statistik und Data Mining

Zeitrahmen

  • Beginn: ab sofort

Ansprechpartner

Markus Endres