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Komparativer Ähnlichkeitsalgorithmus: Algorithmus zur komparativen Bewertung der Ähnlichkeiten von Objekten anhand von kollaborativen Priorisierungen

Die Notwendigkeit zur Nutzung von nicht-individuell entwickelter Software entsteht im Geschäfts- und Arbeitsfeld auf Grund der Entwicklung in diesem Bereich. Unternehmen müssen sich ständig ändernden Anforderungen im Geschäftsumfeld stellen. Mit dem immer stärker werdenden Wettbewerb ist es erforderlich, sich auf eigene Kernkompetenzen zu konzentrieren und zeitliche Kooperation bzw. Beziehungen mit anderen Organisationen einzugehen. Um diesen Beziehungen und Anforderungen gerecht zu werden, müssen Software bzw. Softwarebausteine flexibel und temporär bezogen werden.
Um den Nutzern dieser Software eine bestmögliche Unterstützung bei der Auswahl ihrer bedarfsgerechten Komponenten zu geben, sollen Ihnen, anhand von Entscheidungen bereits bestehender Kunden, Vorschläge für Objekte unterbreitet werden. Diese Objekte können je nach System zum Beispiel Konfigurationseigenschaften, Inhaltsmodule oder Layoutdarstellungen sein.
Es wird davon ausgegangen, dass ähnliche Nutzer auch ähnliche Objekte benötigen. Aus diesem Grund sollen die Nutzer miteinander verglichen werden. Das Problem liegt an dieser Stelle in der Beschreibung eines Nutzers. Dieser kann durch eine Vielzahl von Merkmalen gekennzeichnet werden, welche je nach Objekt eine unterschiedliche Wichtigkeit bei der Entscheidung haben. Aus diesem Grund müssen die einzelnen Merkmale unabhängig von einander betrachtet werden. Bei der Bewertung eines Objektes sollen dann entsprechende Wichtungen für das jeweilige Merkmal integriert werden.
Der Vergleich ist erst dadurch möglich, dass der Kontext und damit die Aufgabe des Nutzers bekannt sind. Nur mit diesen Informationen können gezielte Empfehlungen erstellt werden.
Es wird ein Verfahren vorgestellt, welches die priorisierte Bewertung einzelner Merkmale einbezieht. Ausgehend von diesem Verfahren wird ein Algorithmus vorgestellt, welcher Nutzer anhand ihrer Merkmale vergleicht und daraus folgend Empfehlungen für Objekte ausgibt. Der Algorithmus soll in ein Recommender-System integriert werden.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:25169
Date15 January 2010
CreatorsSchwartz, Eva-Maria
PublisherTechnische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:workingPaper, info:eu-repo/semantics/workingPaper, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationurn:nbn:de:bsz:14-qucosa-79344, qucosa:24841

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