Sogenannte Recommender Systems (dt. Empfehlungsdienste) sind mittlerweile ein fester Bestandteil der Welt des Web-2.0 und des E-Commerce. Informationen und Datenbestände im Internet nehmen stetig zu, wodurch Benutzern die Suche nach interessanten Artikeln und Objekten häufig erschwert wird. Recommender Systems dienen dazu, einem Benutzer anhand der über ihn erfassten Daten personalisierte Empfehlungen zu geben. Daher sind Recommender Systems ein wichtiges und topaktuelles Thema.
Ein prominentes Beispiel für ein Recommender System ist das Online-Versandhaus Amazon. Hier werden Kunden beispielsweise bei der Ansicht eines Artikels weitere Produkte empfohlen, die andere Kunden in Kombination mit genau diesem Artikel gekauft haben. Auch soziale Netzwerke, wie beispielsweise Facebook, suggerieren dem Benutzer Interessen mit "Gefällt mir" zu markieren und präsentieren ihm außerdem personalisierte Werbeanzeigen.
Dieses Seminar vermittelt Kenntnisse über Recommender Systems und deren Anwendung. Inhaltlich sollen die ersten Sitzungen des Seminars in die technischen Grundlagen einführen. Im Weiteren werden wir uns mit Themen wie Evaluation von Recommender Systems und dem Design von Benutzerschnittstellen beschäftigen. Auf Basis des Gelernten sollen abschließend auch die Aspekte Datenschutz und Sicherheit behandelt werden.
Teilnehmende erarbeiten dazu ggf. in Kleingruppen Themen, präsentieren diese im Rahmen eines Vortrags und geben praktische Beispiele für verschiedene Recommender Systems.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
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Module | Course | Requirements | |
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39-Inf-11 Mensch-Maschine-Interaktion | Mensch-Maschine-Interaktion | Ungraded examination
Graded examination |
Student information |
Mensch-Maschine-Interaktion | Student information | ||
Vertiefung Mensch-Maschine-Interaktion | Ungraded examination
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Student information | |
39-Inf-11_ver1 Mensch-Maschine-Interaktion | Vertiefung Mensch-Maschine-Interaktion | Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Mensch-Maschine-Interaktion | Wahlpflicht | 5. | 4 | benotet | |
Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Nebenfach | Mensch-Maschine-Interaktion | Wahlpflicht | 5. | 4 | benotet |
Intelligente Systeme / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Mensch-Maschine-Interaktio; Vertiefung Künstliche Intell | Wahlpflicht | 1. | 4 | benotet | |
Kognitive Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Mensch-Maschine-Interaktion | Wahlpflicht | 5. | 4 | benotet | |
Linguistik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Kern- und Nebenfach | |||||
Linguistik: Kommunikation, Kognition und Sprachtechnologie / Master | (Enrollment until SoSe 2010) | ||||||
Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Mensch-Maschine-Inter | Pflicht | 3. | 4 | benotet | |
Medienwissenschaft, interdisziplinäre / Master | (Enrollment until SoSe 2014) | Hauptmodul 4 | Wahlpflicht | 1. | 4 | benotet | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Mensch-Maschine-Interaktion | Wahlpflicht | 5. | 4 | benotet | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2004) | allgem.HS; MMK | Teilleistung mündliche Prüfung möglich HS | ||||
Naturwissenschaftliche Informatik / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Mensch-Maschine-Interaktion | Wahlpflicht | 1. | 4 | benotet | |
Studieren ab 50 |