Virtual bartender: a dialog system combining data-driven and knowledge-based recommendation

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Dateien
Hinkelmann_Blaser_Faust_Horst_Mehli_2019_Virtual_Bartender.pdf(1.12 MB)
Autor:innen
Blaser, Monika
Faust, Oliver
Horst, Alexander
Mehli, Carlo
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Institut für Wirtschaftsinformatik
Komplettanzeige
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Gerber, Aurona
Lenat, Doug
van Harmelen, Frank
Clark, Peter
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of the AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2019)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
URI
https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42638
https://doi.org/10.26041/fhnw-6603
Link
https://ceur-ws.org/Vol-2350/
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Palo Alto
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
This research is about combination of data-driven and knowledge-based recommendations The research is made in an application scenario for whisky recommendation, where a guest chats with a recommender system. Preferences about taste are difficult to express and the knowledge about taste is tacit and thus can hardly be represented and used adequately. People or not aware of how to describe flavors in a standardized way and how to do a justified choice. This is because knowledge about taste is mainly tacit knowledge. To deal with this knowledge, data-driven recommendation is adequate. On the other hand, in particular experienced customers use knowledge about distilleries, locations and the distillery process to express their preferences and want to have arguments for the recommended products. This shows that a combination of data-driven and knowledge-based recommendations is appropriate in areas where tacit knowledge and explicit knowledge are available.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2019)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
25.03.2019
Enddatum der Konferenz
27.03.2019
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Diamond
Lizenz
'https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/'
Zitation
HINKELMANN, Knut, Monika BLASER, Oliver FAUST, Alexander HORST und Carlo MEHLI, 2019. Virtual bartender: a dialog system combining data-driven and knowledge-based recommendation. In: Andreas MARTIN, Knut HINKELMANN, Aurona GERBER, Doug LENAT, Frank VAN HARMELEN und Peter CLARK (Hrsg.), Proceedings of the AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2019). Palo Alto. 2019. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-6603
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