Lehrinhalte |
Kenntnis und Einordnung von Quellen benutzergenerierter Daten, Mining und Analyse von Webinhalten und -struktur, Mining und Analyse von Social Media, Mining von Benutzerverhalten und -feedback (explizit und implizit), Empfehlungssysteme, Strategien zur Personalisierung von Inhalten und Benutzerschnittstellen, Kontextualisierte Such-, Retrieval- und Empfehlungsmethoden
Praktischer Übungsteil: Die Studierenden führen ein Musterklassifikationsprojekt durch, das auf realen benutzergenerierten Daten basiert und die selbständige Durchführung von Datenextraktion, Datenanalyse, Featuredefinition, systematischen Klassifikationsexperimenten und systematischer Evaluation erfordert.
|