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Temporäre Benutzermodellierung für multimediale...
59,95 € *
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Multimediale Elemente bieten für das Produktmarketing im WWW hervorragende Möglichkeiten, Informationen und Stimmungen zu transportieren. Da diese Präsentationen wegen des hohen Datenvolumens nicht nur auf Begeisterung stoßen, ist es wünschenswert, die Darstellung der Produkte individuell an die Interessen und Vorlieben der Kunden anzupassen. In diesem Beitrag werden existierende intelligente Einkaufssysteme untersucht und Anforderungen des Anwendungsgebietes formuliert. Es wird der Ansatz der temporären Benutzermodellierung vorgestellt, welcher den Kunden bei seinen Interaktionen mit den multimedialen Präsentationselementen beobachtet, ein Benutzermodell aufbaut und die Produktpräsentationen unmittelbar auf die aktuellen Bedürfnisse des Kunden abstimmt. Es werden vier realisierte Adaptionsformen beschrieben und die Evaluation eines prototypischen Systems vorgestellt.

Anbieter: Dodax
Stand: 14.08.2020
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Webseiten-Personalisierung für anonyme Besucher
40,90 CHF *
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (Institut für Angewandte Informatik), 80 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Laufe der letzten Jahre hat sich das World Wide Web von einem statischen zu einem Web dynamischer Inhalte gewandelt. Unterschiedliche, zur gleichen Zeit surfende Besucher der selben Webseite sehen nicht zwangsläufig die gleichen Inhalte. Der präsentierte Content ist in vielen Fällen 'adaptiv', das heisst er richtet sich danach, was die Webseite über den jeweiligen Besucher 'weiss'. Als Basis für die so genannte Personalisierung von Webseiten dienen Benutzermodelle. Diese werden in der Regel langfristig aufgebaut und erfordern eine vorherige Registrierung des Besuchers. Der Besucher, dem personalisierte Inhalte präsentiert werden, ist dem System bekannt; für anonyme Besucher stehen personalisierte Inhalte gewöhnlich nicht zur Verfügung. In dieser Diplomarbeit wird zunächst der aktuelle 'state of the art' im Bereich Personalisierung und Benutzermodellierung zusammengefasst und ein Überblick über die Gebiete Web Log Mining und Webseiten-Kategorisierung gegeben. Der zweite Teil der Arbeit beschreibt einen neuen Personalisierungsansatz, der auf den bestehenden Konzepten basiert und diese erweitert. Konkret erstellt das entworfene Konzept kurzfristige, implizite Benutzermodelle von unbekannten Besuchern auf Basis ihres Navigationsverhaltens und unter Einbeziehung von Webseiten-Metadaten ('Annotationen'). Damit ist es möglich, Inhalt und Präsentation einer Webseite an die Interessen des Besuchers anzupassen - selbst wenn es sich bei ihm um einen anonymen, nicht registrierten Besucher handelt. Im Rahmen der Arbeit wurde ein Software-Tool implementiert, das den entworfenen Personalisierungsansatz umsetzt und zusätzlich über Analysefunktionalitäten für serverseitige Web Logs verfügt. Der Funktionsumfang des Tools und das entwickelte Personalisierungskonzept werden anhand konkreter und möglicher Anwendungsszenarien vorgestellt. Zusätzlich wird illustriert, wie die durch den neuen Ansatz implizit erstellten Benutzerprofile dafür genutzt werden können, die Benutzerfreundlichkeit wissensbasierter Recommendersysteme zu steigern.

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 14.08.2020
Zum Angebot
Webseiten-Personalisierung für anonyme Besucher
34,99 € *
ggf. zzgl. Versand

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (Institut für Angewandte Informatik), 80 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Laufe der letzten Jahre hat sich das World Wide Web von einem statischen zu einem Web dynamischer Inhalte gewandelt. Unterschiedliche, zur gleichen Zeit surfende Besucher der selben Webseite sehen nicht zwangsläufig die gleichen Inhalte. Der präsentierte Content ist in vielen Fällen 'adaptiv', das heißt er richtet sich danach, was die Webseite über den jeweiligen Besucher 'weiß'. Als Basis für die so genannte Personalisierung von Webseiten dienen Benutzermodelle. Diese werden in der Regel langfristig aufgebaut und erfordern eine vorherige Registrierung des Besuchers. Der Besucher, dem personalisierte Inhalte präsentiert werden, ist dem System bekannt; für anonyme Besucher stehen personalisierte Inhalte gewöhnlich nicht zur Verfügung. In dieser Diplomarbeit wird zunächst der aktuelle 'state of the art' im Bereich Personalisierung und Benutzermodellierung zusammengefasst und ein Überblick über die Gebiete Web Log Mining und Webseiten-Kategorisierung gegeben. Der zweite Teil der Arbeit beschreibt einen neuen Personalisierungsansatz, der auf den bestehenden Konzepten basiert und diese erweitert. Konkret erstellt das entworfene Konzept kurzfristige, implizite Benutzermodelle von unbekannten Besuchern auf Basis ihres Navigationsverhaltens und unter Einbeziehung von Webseiten-Metadaten ('Annotationen'). Damit ist es möglich, Inhalt und Präsentation einer Webseite an die Interessen des Besuchers anzupassen - selbst wenn es sich bei ihm um einen anonymen, nicht registrierten Besucher handelt. Im Rahmen der Arbeit wurde ein Software-Tool implementiert, das den entworfenen Personalisierungsansatz umsetzt und zusätzlich über Analysefunktionalitäten für serverseitige Web Logs verfügt. Der Funktionsumfang des Tools und das entwickelte Personalisierungskonzept werden anhand konkreter und möglicher Anwendungsszenarien vorgestellt. Zusätzlich wird illustriert, wie die durch den neuen Ansatz implizit erstellten Benutzerprofile dafür genutzt werden können, die Benutzerfreundlichkeit wissensbasierter Recommendersysteme zu steigern.

Anbieter: Thalia AT
Stand: 14.08.2020
Zum Angebot