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Finden interessanter Filmempfehlungen durch Maschinelles Lernen

Title Finden interessanter Filmempfehlungen durch Maschinelles Lernen
Description Es gibt inzwischen eine Reihe von Systemen, welche Nutzern Filme, Bücher, CDs usw. automatisch empfehlen. Viele dieser Systeme beruhen auf dem Prinzip des kollaborativen Filterns. Nutzer bewerten gewissen Dinge und aus diesen Bewertungen werden dann wieder Empfehlungen für andere Benutzer gemacht. Ein Problem solcher Systeme ist, dass diese Empfehlungen nicht immer interessant sind und dass der Nutzer eine große Menge von solchen Empfehlungen nur schwer überschauen kann. Die Idee der Diplomarbeit ist es, zusätzlich inhaltliche Merkmal heranzuziehen. So können Empfehlungen beispielsweise sortiert werden, nach Schauspielern, Produktionsfirma,etc. Eine andere Möglichkeit wäre es nur Filme zu empfehlen, bei denen kein Zusammenhang zu den gegebenen Filmen besteht. Als Grundlage für die Arbeit dient die Internet Movie Database, sowie der MovieLens Datensatz.
Status Abgeschlossen
Topic Machine Learning
Text Mining
Publication
Alberts/2005a Rudi Alberts. Interessantheit von automatisch generierten Filmempfehlungen. 2005.
alberts_2005a.pdf [1509 KB]


Assigned To Alberts, Rüdiger
Second Tutor Wurst, Michael