New hybrid techniques for business recommender systems
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2022
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Applied Sciences
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
12
Ausgabe / Nummer
10
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
MDPI
Verlagsort / Veranstaltungsort
Basel
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Besides the typical applications of recommender systems in B2C scenarios such as movie or shopping platforms, there is a rising interest in transforming the human-driven advice provided, e.g., in consultancy via the use of recommender systems. We explore the special characteristics of such knowledge-based B2B services and propose a process that allows incorporating recommender systems into them. We suggest and compare several recommender techniques that allow incorporating the necessary contextual knowledge (e.g., company demographics). These techniques are evaluated in isolation on a test set of business intelligence consultancy cases. We then identify the respective strengths of the different techniques and propose a new hybridisation strategy to combine these strengths. Our results show that the hybridisation leads to substantial performance improvement over the individual methods.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
2076-3417
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
PANDE, Charuta, Hans Friedrich WITSCHEL und Andreas MARTIN, 2022. New hybrid techniques for business recommender systems. Applied Sciences. 2022. Bd. 12, Nr. 10. DOI 10.3390/app12104804. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-7292