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TU Berlin

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Recommender Systems und Matching-Verfahren

Zielstellung

In diesem Implementierungsprojekt werden aus Ernährungs-, Lebensmittel- und Nutzerinformationen konkrete Produktempfehlungen generiert. Neben der Vorstellung und dem Vergleich herkömmlicher Verfahren des inhaltsbasierten und kollaborativen Matchings sowie des maschinellen Lernens, steht die prototypische Anwendung dieser Verfahren auf reale Informationen und Lebensmittelprodukte im Mittelpunkt. Als Ergebnis wird ein prototypisches Recommender System entwickelt und im Rahmen einer Evaluation insbesondere auf nicht regelkonformes Verhalten eingegangen.

Abschlussarbeiten

Gerlach, Benno (2015) Konzeptionelle Entwicklung eines Zutaten-Produkt-Matching-Algorithmus für den Lebensmittel-E-Commerce, Bachelorarbeit, fertiggestellt im November 2015

Schrott, P. (tbs) Entwurf und Implementierung eines Recommender System für den Lebensmittel-E-Commerce, laufende Arbeit

Gößler, F. (tbs) Entwurf und Implementierung eines Recommender System für den Lebensmittel-E-Commerce, laufende Arbeit

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Kontakt

Hannes Kübel
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
sec. H 93
Hauptgebäude
Room H9124A
Straße des 17. Juni 135
10623/Berlin
Tel: +49-(0)30-31478704
Fax: +49-(0)30-31478702

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