Semantics and Ontologies for Feedback-driven Adapting Recommender-Systems

01.01.2010 - 30.06.2012
Research funding project
Konsumenten kaufen vermehrt über das Internet ein, aber es fehlt an Unterstützung bei der Suche nach dem "richtigen" Produkt. Recommender-Systeme widmen sich diesem Problem durch gezielte Fragen. Der Erfolg (bzw. Misserfolg) eines solchen Beratungs-Prozesses ist durch Conversion Rate oder Click-out Rate definiert. Es ist jedoch sehr schwierig, Verbesserungen zu durchgeführten Änderungen vorherzusagen, und manuelle Änderungen sind zu teuer. Deshalb schlagen wir automatisierte Anpassungen solcher Beratungs-Prozesse vor, und zwar durch Semantische Technologie. Unser Ansatz macht den Internet Content durch adaptive Services für die Produkt-Suche zugreifbar. Insbesondere soll automatisiertes Lernen von Ontologien aus unstrukturierten Informations-Quellen wie etwa News Groups die Basis legen, da Ontologien der Schlüssel zum Erfolg sind. Aus ihrem generischen Wissen sowie entsprechender Instanzen werden Diskurs-Modelle auf hoher Abstraktions-Ebene automatisch generiert. Diese Diskurs-Modelle repräsentieren Klassen möglicher Dialoge zwischen einem Kunden und dem Recommender-System und, als Ergebnis, einem Beratungs-Prozess. Aus diesen Modellen werden Benutzungsschnittstellen für Endbenutzer (semi-)automatisch generiert. Nachdem ein Diskurses mittels seiner generierten Benutzungsschnittstelle eine Zeit lang ausgeführt worden ist, stellt eine Feedback-Komponente Information über die Benutzung des Systems zur Verfügung. Dieses Feedback führt zu Änderungen der Ontologie, die wiederum zu Änderungen des Diskurs-Modells führen. Folglich werden auch der Beratungs-Prozess und die ihn unterstützende Benutzungsschnittstelle geändert. Zusätzlich kann ein menschlicher Experte diesen automatischen Adaptions-Zyklus beeinflussen. Wir können diesen Ansatz durch Experimente mit einem existierenden Recommender-System evaluieren, welches einem der Projekt-Partner gehört: Smart Assistant. Da dieses System erfolgreich und real eingesetzt wird, sind diese Experimente nicht auf ein Labor beschränkt, sondern sie können in einer realen Einkaufsumgebung durchgeführt werden.

People

Project leader

Project personnel

Institute

Auftrag/Kooperation

  • Smart Information Systems GmbH

Förderungmittel

  • FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH (National) Bereich Thematisches Programm Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) Spezifisches Programm FIT-IT

Keywords

GermanEnglish
OntologieOntology
Semantische TechnologieSemantic Ontology
Recommender-SystemRecommender System
Diskurs-ModellDiscourse Model

Publications