Masterarbeit "Vergleich von Empfehlungsverfahren"

In every 24-hour period approximately 20,000,000 words of technical information are being recorded. A reader capable of reading 1,000 words per minute would require 1.5 months, reading 8 hours every day, to get through 1 day’s technical output, and at the end of that period, he would have fallen 5.5 years behind in his reading!

Hubert Murray Jr., 1966 (gefunden in DOI:10.1145/197177.197183)

Wissenschaftler sind mit dem Problem konfrontiert, dass in ihrem Spezialgebiet weitaus mehr wissenschaftliche Artikel produziert werden, als sie lesen können. Daher ist es unerlässlich, eine Auswahl zu treffen und sich auf die wesentlichsten Ergebnisse zu konzentrieren.

Empfehlungsverfahren (“Recommender”) können dabei helfen, die relevantesten Artikel zu einem Thema zu finden und dabei das Vorwissen des Forschers in Betracht zu ziehen. Mittlerweile gibt es über 80 Verfahren, die sich nur mit der Empfehlung wissenschaftlicher Fachliteratur beschäftigen. Leider ist es sehr schwierig, ein geeignetes Verfahren aus dieser großen Menge auszuwählen, weil die Evaluationen selten vergleichbar sind und daher unklar ist, welches Verfahren am besten für ein bestimmtes Empfehlungsszenario geeignet ist.

Ziel dieser Masterarbeit ist daher die Implementierung einer Auswahl der besten Verfahren und ihr Vergleich auf repräsentativen Datensätzen. Dazu müssen

  1. die existierenden Verfahren gesichtet und bewertet werden (eine gute Orientierungshilfe bietet dabei diese Übersicht),
  2. geeignete Kandidaten ausgewählt und implementiert werden (dabei ist es sinnvoll, die Autoren zu kontaktieren, um weitere Details bzw. ggf. Referenzimplementierungen zu erhalten),
  3. Datensätze ausgewählt und aufbereitet werden,
  4. ein Evaluierungsverfahren ausgewählt und implementiert werden, und schließlich
  5. die implementierten Verfahren auf den Datensätzen evaluiert werden.

Wenn Sie Interesse am Umgang mit großen Datenmengen und der Anwendung von maschinellen Lernverfahren sowie Erfahrungen mit Java haben, dann melden Sie sich bei Robert Jäschke.