Random walks on human knowledge: incorporating human knowledge into data-driven recommenders
Lade...
Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2018
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
IC3K 2018. 10th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management. Proceedings
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
3
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
61-70
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Seville
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
We explore the use of recommender systems in business scenarios such as consultancy. In these situations, apart from personal preferences of users, knowledge about objective business-driven criteria plays a role. We investigate strategies for representing and incorporating such knowledge into data-driven recommenders. As a baseline, we choose a robust and flexible paradigm that is based on a simple graph-based representation of past customer cases and choices, in combination with biased random walks. On a real data set from a business intelligence consultancy firm, we study how the incorporation of two important types of explicit human knowledge – namely taxonomic and associative knowledge – impacts the effectiveness of a data-driven recommender. Our results show no consistent improvement for taxonomic knowledge, but quite substantial and significant gains when using associative knowledge.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
10th International Conference on Knowledge Management and Information Sharing (KMIS)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-989-758-330-8
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Witschel, H. F., & Martin, A. (2018). Random walks on human knowledge: incorporating human knowledge into data-driven recommenders. In J. Bernardino, A. Salgado, & J. Filipe (Eds.), IC3K 2018. 10th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management. Proceedings (Vol. 3, pp. 61–70). https://doi.org/10.5220/0006893900630072