Entwicklung eines Empfehlungsrasters für Personalisierungsverfahren und Anwendung auf ein mobiles Video‐Service

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 1.1. Ausgangssituation
• 1.2. Zielsetzung
• 1.3. Methodische Vorgehensweise
• 2. Personalisierung
• 2.1. Der Begriff „Personalisierung“ – Einführung und Zielsetzung
• 2.1.1. Personalisierungsgrade
• 2.1.2. Sinn und Zweck der Personalisierung
• 2.2. Die Ebenen der Personalisierung
• 2.3. Benutzerprofilierung
• 2.3.1. Profilierung als Basis der individualisierten Personalisierung
• 2.3.1.1. Der Prozess der User-Profilierung
• 2.3.1.2. Explizite, implizite oder bereits vorhanden Daten
• 2.3.1.3. Benutzer-Identifikation
• 2.3.1.4. Speicherung der Profildaten - Client- oder Serverseitig
• 2.3.1.5. Ergebnisse der User-Profilierung - Profiltypen
• 2.3.2. Logfiles
• 2.3.3. Web (Usage) Mining
• 2.3.3.1. Web Mining Kategorien
• 2.3.3.2. Der Prozess des Web Usage Mining
• 2.3.4. Problemfelder in der User-Profilierung
• 2.4. Matching – (Match Making)
• 2.4.1. Nicht individualisierte Personalisierung
• 2.4.2. Checkbox Personalisierung
• 2.4.3. Rule-Based Filtering (Regelbasiertes Filtern)
• 2.4.4. Formularbasiertes Filtern
• 2.4.5. Einfache Filterung
• 2.4.6. Content-Based Filtering (Inhaltsbasiertes Filtern)
• 2.4.7. Collaborative Filtering (Kollaboratives Filtern)
• 2.4.8. Hybride Systeme
• 2.5. Personalisierte Werbung
• 3. Best Practice Beispiele aus dem Bereich der Personalisierung im WWW
• 3.1. Entwicklung des Analyserasters
• 3.2. Einordnung der Personalisierungsanbieter, -beispiele in den Analyseraster
• 3.3. Erkenntnisse aus dem Analyseraster
• 3.3.1. WWW-Allgemein
• 3.3.2. Personalisierte Werbung
• 3.3.3. Personalisierte Musik
• 3.4. Auswahl und Darstellung der Best-Practice Beispiele für die WWW-Plattform
• 3.4.1. Kriterien für die Auswahl der Best-Practice Beispiele
• 3.4.2. Darstellung der Best-Practice Beispiele
• 3.4.2.1. Criteo
• 3.4.2.2. Taste

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Magisterarbeit hat zum Ziel, ein Empfehlungsraster für Personalisierungsverfahren zu entwickeln und auf einen mobilen Video-Service anzuwenden. Die Arbeit untersucht verschiedene Personalisierungstechniken und deren Anwendung im Kontext mobiler Videoplattformen.

• Entwicklung eines Empfehlungsrasters für Personalisierungsverfahren
• Anwendung des Rasters auf einen mobilen Video-Service
• Analyse verschiedener Personalisierungstechniken
• Bewertung der Effektivität verschiedener Ansätze
• Identifizierung von Best Practices

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Magisterarbeit ein, beschreibt die Ausgangssituation und die Zielsetzung der Arbeit. Es skizziert die methodische Vorgehensweise und legt den Rahmen für die nachfolgenden Kapitel fest. Die Bedeutung von Personalisierung im Kontext mobiler Videodienste wird hier bereits angesprochen und die Notwendigkeit für ein strukturiertes Empfehlungsraster begründet.

2. Personalisierung: Dieses zentrale Kapitel bietet eine umfassende Einführung in das Thema Personalisierung. Es definiert den Begriff, beleuchtet verschiedene Personalisierungsgrade und erläutert Sinn und Zweck dieser Verfahren. Es werden die Ebenen der Personalisierung detailliert beschrieben, die Benutzerprofilierung mit ihren verschiedenen Methoden (Logfiles, Web Mining) und Herausforderungen ausführlich behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf verschiedenen Matching-Techniken wie Rule-Based Filtering, Content-Based Filtering und Collaborative Filtering sowie hybriden Systemen. Die verschiedenen Ansätze werden im Hinblick auf ihre Vor- und Nachteile im Kontext des mobilen Video-Services analysiert und miteinander verglichen. Der Abschnitt über personalisierte Werbung liefert relevante Hintergrundinformationen für die spätere Anwendung des entwickelten Rasters.

3. Best Practice Beispiele aus dem Bereich der Personalisierung im WWW: In diesem Kapitel werden Best-Practice-Beispiele aus dem Bereich der Personalisierung im WWW vorgestellt und anhand eines entwickelten Analyserasters eingeordnet. Die Auswahl der Beispiele erfolgt nach definierten Kriterien und die Ergebnisse der Analyse werden präsentiert und diskutiert. Die Kapitel liefern konkrete Einblicke in die praktische Anwendung von Personalisierungsverfahren und dienen als Grundlage für die Weiterentwicklung des Empfehlungsrasters.

Schlüsselwörter

Personalisierung, Empfehlungsraster, mobile Video-Services, Benutzerprofilierung, Web Mining, Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, hybride Systeme, personalisierte Werbung, Best Practices.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Magisterarbeit: Personalisierung in mobilen Video-Diensten

Was ist der Hauptfokus dieser Magisterarbeit?

Die Magisterarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines Empfehlungsrasters für Personalisierungsverfahren und dessen Anwendung auf einen mobilen Video-Service. Sie untersucht verschiedene Personalisierungstechniken und bewertet deren Effektivität in diesem Kontext.

Welche Personalisierungstechniken werden untersucht?

Die Arbeit behandelt umfassend verschiedene Personalisierungstechniken, darunter Benutzerprofilierung (mit Methoden wie Logfiles und Web Mining), Rule-Based Filtering, Content-Based Filtering, Collaborative Filtering und hybride Systeme. Die Vor- und Nachteile der einzelnen Ansätze werden im Hinblick auf den mobilen Video-Service analysiert und verglichen.

Was ist das Ziel der Entwicklung eines Empfehlungsrasters?

Das Ziel ist die Schaffung eines strukturierten Systems zur Bewertung und Auswahl geeigneter Personalisierungsverfahren für mobile Video-Dienste. Dieses Raster soll eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Implementierung von Personalisierung bieten.

Wie wird die Benutzerprofilierung in der Arbeit behandelt?

Die Benutzerprofilierung wird detailliert beschrieben, einschließlich der Methoden der Datenerfassung (explizite, implizite Daten, Logfiles), der Datenverarbeitung (Web Usage Mining) und der Herausforderungen bei der Profilierung (z.B. Datenschutz). Verschiedene Möglichkeiten der Speicherung der Profildaten (Client- oder Serverseitig) werden ebenfalls berücksichtigt.

Welche Matching-Techniken werden verglichen?

Die Arbeit vergleicht verschiedene Matching-Techniken, darunter Rule-Based Filtering (regelbasiertes Filtern), Content-Based Filtering (inhaltsbasiertes Filtern), Collaborative Filtering (kollaboratives Filtern) und hybride Systeme. Die Analyse berücksichtigt die Vor- und Nachteile jeder Technik im Kontext mobiler Video-Dienste.

Wie werden Best-Practice-Beispiele in die Arbeit integriert?

Die Arbeit präsentiert und analysiert Best-Practice-Beispiele aus dem Bereich der Personalisierung im WWW. Diese Beispiele werden anhand eines entwickelten Analyserasters eingeordnet und liefern konkrete Einblicke in die praktische Anwendung von Personalisierungsverfahren. Beispiele wie Criteo und Taste werden genauer betrachtet.

Welche Kapitel umfasst die Arbeit?

Die Arbeit gliedert sich in drei Hauptkapitel: 1. Einleitung (mit Ausgangssituation, Zielsetzung und Methodik), 2. Personalisierung (umfassende Einführung in verschiedene Techniken) und 3. Best-Practice-Beispiele (Analyse und Einordnung von Beispielen aus dem WWW).

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit am besten?

Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Personalisierung, Empfehlungsraster, mobile Video-Services, Benutzerprofilierung, Web Mining, Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, hybride Systeme, personalisierte Werbung, Best Practices.

Wo finde ich eine detaillierte Zusammenfassung der einzelnen Kapitel?

Die Arbeit enthält eine detaillierte Zusammenfassung jedes Kapitels, welche die Inhalte und Schwerpunkte jedes Abschnitts prägnant beschreibt.