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Originaltitel:
A Domain-Independent Framework for Intelligent Recommendations Based on Machine Learning 
Übersetzter Titel:
Ein domänenunabhängiges Rahmenwerk zur Erstellung von intelligenten Empfehlungen basierend auf maschinellem Lernen 
Jahr:
2009 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Brügge, Bernd (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Brauer, Wilfried (Prof. Dr. Dr. h.c.) 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
Recurrent Neural Network, Machine Learning, Connectionism, Symbolic Knowledge, Hybrid System, Change Impact Analysis, Classification, Time Series Prediction, Navigation Recommendation 
Übersetzte Stichworte:
Rekurrentes Neuronales Netz, Maschinelles Lernen, Konnektionismus, Symbolisches Wissen, Hybrides System, Change Impact Analyse, Klassifikation, Zeitreihenprognose, Navigationsempfehlung 
Kurzfassung:
Recommendation systems − based on the functionalities clustering, classification, and prediction − automate information processing steps such as the classification of artifacts and assist the user in decision-making processes. Many of these systems are realized by symbolic methods such as association rule mining or by rule-based mechanisms in general. Consequently, they lack the capability of generating recommendations for new and hitherto unprocessed contents by means of generalization. Th...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Empfehlungssysteme − basierend auf den Funktionalitäten Clustering, Klassifikation und Prognose − automatisieren Wissensverarbeitungsschritte wie die Klassifikation von Artefakten und unterstützen den Benutzer bei der Entscheidungsfindung. Viele dieser Systeme werden durch symbolische Methoden wie dem Mining von Assoziationsregeln realisiert. Folglich fehlt ihnen die Fähigkeit, für neue und bisher unverarbeitete Inhalte Empfehlungen durch Generalisierung zu erstellen. Das in dieser Disserta...    »
 
Mündliche Prüfung:
11.05.2009 
Seiten:
331 
Letzte Änderung:
28.05.2009