FinRec - Technologien zur Unterstützung von Empfehlungsthemen und BigData Analytics & Predictions Aufgabenstellungen

Projekt: Foschungsprojekt

Beschreibung

Im 1. Teilprojekt geht es darum, die vorhandene heterogene Datenlandschaft zu analysieren und Mechanismen zu entwickeln, die die Daten in einer Form aufbereiten, die für weiterführende statistische Methoden, Data Mining und Recommender Systeme geeignet ist. Im Kontext der Analyse werden Verfahren/ Modelle zur intelligenten Merkmalsreduktion entwickelt, die dabei helfen, jene Merkmale zu identifizieren, die bspw. für Klassifikationsaufgaben (bspw. Potentialkunden für neue Produkte) von höchster Relevanz sind. Generelle Zielsetzung bei dieser Arbeit ist es, für Standardtechnologien für BigData Analytics & Prediction zu identifizieren, die in weiterer Folge in typischen Kundenszenarien als Service zur Verfügung gestellt werden können.
Im 2. Teilprojekt geht es darum, sog. Cold-Start Problematiken im Kontext von Case-based Reasoning Szenarien in den Begriff zu bekommen und Vorschläge auszuarbeiten, wie in Produktivumgebungen mit dieser Problematik umgegangen werden soll. In diesem Kontext wird auch untersucht, in welcher Form weiterführende Ansätze aus dem Bereich Recommender Systeme (bspw. unterschiedliche Verfahren zur Matrix Faktorisierung) zur Verbesserung der Vorhersagequalität von Produktempfehlungen beitragen können. Für komplexe (hierarchisch organisierte) Produkte sollen Ähnlichkeitsmetriken entwickelt werden, die in diesem Bereich auch eine sinnvolle Anwendung von Case-based Reasoning ermöglichen.
StatusAbschlussdatum
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/01/1930/06/19