User modeling servers - requirements, design, and evaluation

Dateibereich 11828

1,45 MB in einer Datei, zuletzt geändert am 30.01.2013

Dateiliste / Details

DateiDateien geändert amGröße
Dissertation_JFink_2003.pdf17.10.2003 11:21:491,45 MB

Dateibereich 11829

2,37 MB in 3 Dateien, zuletzt geändert am 09.04.2004

Dateiliste / Details

DateiDateien geändert amGröße
Dissertation-JFink-2003-Abstract.doc17.10.2003 11:23:0026 KB
Dissertation-JFink-2003-Zusammenfassung.doc17.10.2003 11:23:0127 KB
Dissertation-JFink-2003.doc17.10.2003 11:23:012,31 MB
Softwaresysteme, die ihre Services an Charakteristika individueller Benutzer anpassen haben sich bereits als effektiver und/oder benutzerfreundlicher als statische Systeme in mehreren Anwendungsdomänen erwiesen. Um solche Anpassungsleistungen anbieten zu können, greifen benutzeradaptive Systeme auf Modelle von Benutzercharakteristika zurück. Der Aufbau und die Verwaltung dieser Modelle wird durch dezidierte Benutzermodellierungskomponenten vorgenommen. Ein wichtiger Zweig der Benutzermodellierungsforschung beschäftigt sich mit der Entwicklung sogenannter ?Benutzermodellierungs-Shells?, d.h. generischen Benutzermodellierungssystemen, die die Entwicklung anwendungsspezifischer Benutzermodellierungskomponenten erleichtern. Die Bestimmung des Leistungsumfangs dieser generischen Benutzermodellierungssysteme und deren Dienste bzw. Funktionalitäten wurde bisher in den meisten Fällen intuitiv vorgenommen und/oder aus Beschreibungen weniger benutzeradaptiver Systeme in der Literatur abgeleitet. In der jüngeren Vergangenheit führte der Trend zur Personalisierung im World Wide Web zur Entwicklung mehrerer kommerzieller Benutzermodellierungsserver. Die für diese Systeme als wichtig erachteten Eigenschaften stehen im krassen Gegensatz zu denen, die bei der Entwicklung der Benutzermodellierungs-Shells im Vordergrund standen und umgekehrt. Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieser Dissertation (i) Anforderungen an Benutzermodellierungsserver aus einer multi-disziplinären wissenschaftlichen und einer einsatzorientierten (kommerziellen) Perspektive zu analysieren, (ii) einen Server zu entwerfen und zu implementieren, der diesen Anforderungen genügt, und (iii) die Performanz und Skalierbarkeit dieses Servers unter der Arbeitslast kleinerer und mittlerer Einsatzumgebungen gegen die diesbezüglichen Anforderungen zu überprüfen. Um dieses Ziel zu erreichen, verfolgen wir einen anforderungszentrierten Ansatz, der auf Erfahrungen aus verschiedenen Forschungsbereichen aufbaut. Wir entwickeln eine generische Architektur für einen Benutzermodellierungsserver, die aus einem Serverkern für das Datenmanagement und modular hinzufügbaren Benutzermodellierungskomponenten besteht, von denen jede eine wichtige Benutzermodellierungstechnik implementiert. Wir zeigen, dass wir durch die Integration dieser Benutzermodellierungskomponenten in einem Server Synergieeffekte zwischen den eingesetzten Lerntechniken erzielen und bekannte Defizite einzelner Verfahren kompensieren können, beispielsweise bezüglich Performanz, Skalierbarkeit, Integration von Domänenwissen, Datenmangel und Kaltstart. Abschließend präsentieren wir die wichtigsten Ergebnisse der Experimente, die wir durchgeführt haben um empirisch nachzuweisen, dass der von uns entwickelte Benutzermodellierungsserver zentralen Performanz- und Skalierbarkeitskriterien genügt. Wir zeigen, dass unser Benutzermodellierungsserver die vorbesagten Kriterien in Anwendungsumgebungen mit kleiner und mittlerer Arbeitslast in vollem Umfang erfüllt. Ein Test in einer Anwendungsumgebung mit mehreren Millionen Benutzerprofilen und einer Arbeitslast, die als repräsentativ für größere Web Sites angesehen werden kann bestätigte, dass die Performanz der Benutzermodellierung unseres Servers keine signifikante Mehrbelastung für eine personalisierte Web Site darstellt. Gleichzeitig können die Anforderungen an die verfügbare Hardware als moderat eingestuft werden.
Lesezeichen:
Permalink | Teilen/Speichern
Dokumententyp:
Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Fakultät / Institut:
Fakultät für Mathematik
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften » Fachgebiet Informatik » Datenverwaltungssysteme und Wissensrepräsentation
Dewey Dezimal-Klassifikation:
500 Naturwissenschaften und Mathematik » 510 Mathematik
Stichwörter:
Personalisierung, personalization, Profilierung, profiling, LDAP, Benutzermodellierung, user modeling, Benutzermodellierungsserver, User modeling server, collaborative filtering, machine learning, recommemder, Adaptivität, adaptivity, One-to-One-Marketing, customer relationship management, e-commerce
Sprache:
Englisch
Kollektion / Status:
Dissertationen / Dokument veröffentlicht
Datum der Promotion:
15.07.2003
Dokument erstellt am:
15.07.2003
Promotionsantrag am:
09.10.2003
Dateien geändert am:
30.01.2013
Medientyp:
Text