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  3. Recommender Systeme für die Eventbranche Recommender Systeme für die Eventbranche

Recommender Systeme für die Eventbranche

Lösungen zur Abschwächung des Kaltstartproblems in Recommender Systemen für die Eventbranche

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.05.2020 - 01.05.2021

In der Übersicht

Auf Ticketplattformen sind Events oft nur während wenigen Tagen ausgeschrieben. Klassische Recommender Systeme (collaborative filtering) unterliegen dem so genannten Kaltstartproblem, d.h. viele Ratings (auch implizite Ratings wie Page Views und Transaktionen) müssen gesammelt werden, bevor der Event anderen Kunden empfohlen werden kann. In diesem Vorprojekt sollen Lösungen zur Abschwächung des Kaltstartproblems von Recommender Systemen in der Eventbranche recherchiert werden.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Marc Pouly
Projektmitarbeiter/in
  • Marc Bravin
  • Andrin Bürli
  • Tobias Mérinat
  • Pascal Wullschleger

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.05.2020 - 01.05.2021

Projektleitung

Prof. Dr. Marc Pouly

Co-Head Applied AI Research Lab

+41 41 757 68 25

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