Lernen von Fuzzy-Präferenzmodellen: Methoden und Anwendungen in personalisierten Informationssystemen

学习模糊偏好模型：个性化信息系统中的方法和应用

• 批准号: 5434296
• 负责人: Professor Dr. Eyke Hüllermeier
• 金额: --
• 依托单位: Lehr- und Forschungseinheit Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5434296?language=en
• 关键词: Lernen; von; Fuzzy; Pr; ferenzmodellen

Der fortschreitende Trend zur Personalisierung von Informationen, Produkten und Dienstleistungen erfordert automatisierte Methoden zur Akquisition der Präferenzen von Individuen. So zeichnet sich zurzeit das Lernen von Präferenzen als ein zukünftiger Forschungsschwerpunkt in Bereichen wie Maschinelles Lernen und Knowledge Discovery ab. Das Hauptziel des geplanten Projektes ist die Entwicklung von Methoden zum Lernen von Fuzzy-Präferenzmodellen. Aufgrund ihrer Ausdrucksstärke und Flexibilität erscheinen solche Modelle insbesondere unter Anwendungsaspekten sehr vielversprechend. Darüber hinaus stellt die zugrunde liegende Theorie unscharfer Mengen (Fuzzy Sets) einen formalen Rahmen zur Verarbeitung unterschiedlicher Formen von unpräziser, unsicherer und unvollständiger Information zur Verfügung, ein Aspekt von besonderer (praktischer) Relevanz für Präferenzmodelle und deren Anwendung. Ein weiteres Ziel des Projektes ist die Umsetzung von Methoden zum Lernen unscharfer Präferenzen im Kontext personalisierter Informationssysteme. In diesem Zusammenhang ist die prototypische Entwicklung eines Fuzzy-Recommendation-Tools geplant. Dieses Tool soll als Erweiterung des PRETI Informationssystems implementiert werden, einer experimentellen Plattform am Institut de Recherche en Informatique de Toulouse.

信息、产品和分销的个性化趋势要求自动化的个人偏好获取方法。因此，zeichnet sich zurzeit das Lernen von Präferenzen als ein zukünftiger Forschungsschwerpunkt in Bereichen wie Maschinelles Lernen und Knowledge Discovery ab.该项目的主要任务是对模糊预测模型的学习方法进行开发。Aufgrund ihrer Ausdrucksstärke und Erscheinen Solche Modelle insbesondere unter Anwendungsaspekten sehr vielversprechend.模糊集理论是模糊集理论的基础，它将模糊集的形式化，使模糊集的形式更加直观，形式更加丰富，信息更加丰富，从而使模糊集的实用性更强。Ein weiteres Ziel des Projektes ist die Umsetzung von Methoden zum Lernen unscharfer Präferenzen im Kontext personalisierter Informationssysteme.在这方面，我们开发了一个模糊推荐工具原型。该工具是韦尔登信息研究所图卢兹的一个实验平台，用于实施PRETI信息系统。