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Vergleich von Relevance Feedback-Verfahren

Die Ziele dieser Masterarbeit sind die Identifikation von Relevance Feedback-Verfahren aus der Literatur, deren Implementierung und ein anschließender Vergleich am Beispiel von Nachrichtenartikeln aus dem Nachrichtenportal ZEIT ONLINE. Als Anwendungsszenario ist eine Anwendung gedacht, die einem Benutzer Nachrichtenartikel vorschlägt, die der Benutzer als interessant bzw. uninteressant bewertet. Ziel der Anwendung ist eine Berücksichtigung der als interessant markierten Artikel, sodass die Anwendung über die Zeit lernen soll, dem Benutzer möglichst nur noch für ihn interessante Nachrichtenartikel vorzuschlagen.

Von den zu untersuchden Relevance Feedback-Verfahren wird ein Verfahren vorgegeben. Als Schwierigkeit der Arbeit ergibt sich, dass die Verfahren in der Literatur für einfache Anwendungsfälle anschaulich erklärt werden, bei einer praktischen Umsetzung jedoch Fälle auftreten können, die von den Autoren in den jeweiligen Publikationen nicht berücksichtigt werden.

Ansprechpartner: Matthias Liebeck

Bereich:

Heinrich Heine Universität

Datenbanken und Informationssysteme

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Stefan Conrad


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.24
Tel.: +49 211 81-14088
Fax: +49 211 81-13463

Sekretariat

Sabine Freese


Sprechzeiten:
Mo-Fr: 10:00-11:30 Uhr
Mo-Do: 13:00-14:30 Uhr


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