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  3. Textbasierte Recommender Systeme Textbasierte Recommender Systeme

Textbasierte Recommender Systeme

Aus unstrukturierten Texten von Kunden sollen Produktempfehlungen berechnet werden können.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

07.10.2019 - 01.06.2020

In der Übersicht

Jaywalker Digital AG ist spezialisiert auf die Entwicklung von domänenspezifischen Recommender Technologien für online und offline Anwendungen in Retail und Marketing. Als Weiterentwicklung der aktuellen Recommender Algorithmik sollen Produktempfehlungen direkt aus unstrukturiertem Text generieren können, zum Beispiel aus einer Wettbewerbsteilnahme eines Reiseunternehmen, in der die Teilnehmerin einen möglichst kreativen Text über ihren Traumurlaubstag verfassen muss. In Abhängigkeit des geschriebenen Textes soll die Produktplatzierung in der Gewinnbenachrichtigung individualisiert werden können.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
Externe Projektfinanzierer
  • Staatssekretariat für Wirtschaft SECO
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Marc Pouly
Co-Projektleitung
  • Marc Bravin
Projektmitarbeiter/in
  • Andrin Bürli
  • Roland Christen
  • Donnacha Daly
  • Tobias Mérinat
  • Pascal Wullschleger
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Beteiligte Personen extern

Externe Projektleiter/in
  • Kevin Kuhn

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

07.10.2019 - 01.06.2020

Projektleitung

Prof. Dr. Marc Pouly

Co-Head Applied AI Research Lab

+41 41 757 68 25

E-Mail anzeigen

Co-Projektleitung

Dr. Marc Bravin

Digital Business Lab

+41 41 228 24 58

E-Mail anzeigen

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