Geografische Empfehlungssysteme:
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Bamberg
Univ. of Bamberg Press
2014
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| Series: | Schriften aus der Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
15 |
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| Online Access: | Volltext Inhaltsverzeichnis |
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| ISBN: | 9783863092047 |
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1 Einleitung 8
1.1 Beiträge........................... 12
1.2 Gliederung ......................... 13
2 150 Jahre Fotografie 17
2.1
You press the button, we do the rest
........... 17
2.2 Neue Möglichkeiten für Empfehlungssysteme...... 28
2.3 Ausgangsfragen....................... 32
3
Geografische
Bildsammlungen 34
3.1 Übersicht über aktuelle Bildsammlungen......... 35
3.1.1
www.geograph.org
................. 36
3.1.2 www.panoramio.com................ 40
3.1.3 www.flickr.com................... 41
3.2 Fokus der einzelnen Bildsammlungen........... 42
3.3 Arbeiten zu räumlichen Benutzerdaten.......... 45
3.4 Arbeiten mit geographischen Bildsammlungen...... 46
3.5 Inhaltsbasierte Verfahren ................. 50
4 Empfehlungssysteme 52
4.1 Informationsbedarf und Informationsfilterung...... 52
4.2 Weitere Überlegungen zu Typikalität und Variabilität . 63
4.3 Systematisierung von Empfehlungssystemen....... 64
4.4 Überblick über die einzelnen Ansätze........... 67
4.4.1 Kollaboration.................... 67
4.4.2
Gegeiistaiidsbasierte
Filterung .......... 73
4.4.3
Domographisehe
Filterung............. 74
4.4.4
Hybride
Empfehlungssysteme........... 70
4.5 Bestehende Empfehhmgssystenu1 für Bilder....... 78
4.6 Ortsbasierte
Empfehlungssysteme
............. 79
4.7 Geographische
Empfelilungssysteine
........... 80
4.8 Zusammenfassung ..................... 81
5
Typische
Bildgruppen
82
5.1 Anwendungsfall: typische Bildgruppen einer bestimmten
Region............................ 83
5.2 Bildgruppen in der Wirklichkeit.............. 89
5.3 Kollaborative Semantik in unstrukturierten Bildsamm¬
lungen ............................ 94
5.4 Räumliche Entscheidungen bei georeferenzierten Bildern 98
5.4.1 Gruppierung von räumlichen Entscheidung ... 102
5.4.2 Popularität eines CPV............... 109
5.4.3 Die
Heat
map als geografisches Modell einer Region 113
5.5 Kollaborative Semantik in Texten............. 121
5.5.1 Untersuchung von Konzeptualisierung einer Re¬
gion in Texten ................... 124
5.5.2 Untersuchung einer Folksonomy.......... 130
5.5.3 Kookkurrenzanalyse eines Textkorpus...... 134
5.6 Zusammenfassung ..................... 137
6 Persönliche Bildempfehlungen 139
6.1 Anwendungsfall: Personalisierte Bildgruppen ...... 139
6.2 Generischer kollaborativer Empfehlungsansatz...... 145
6.3 Geografischer Empfehlungsansatz............. 149
6.3.1 Schritt 1: Benutzer-Feedback........... 149
6.3.2 Schritt 2: Ähnlichkeitsberechnung mit Hilfe von
räumlichen Entscheidungen............ 156
6.3.3 Schritt 3: Nachbarschaftswahl mit Hilfe von
räumlichen Entscheidungen............ 174
6.3.4 Schritt 4: Aggregation der räumlichen Entscheid¬
ungen ........................ 175
7
Tripod GeoRecommender
179
7.1 Projekt
Tripod
....................... 179
7.2 Heatmapper Prototyp................... 189
7.2.1 Webservice..................... 192
7.3 GeoRecommender Prototyp................ 194
7.3.1 Einbettung in eine Bildergalerie am Beispiel des
Tripod-Prototypen................. 200
7.3.2 Einbettung in eine Anwendung des
Social
Web
am Beispiel von Facebook............. 204
7.3.3 Auswertungstool GeoRec in Java......... 211
7.4 Erweiterungspunkte des Empfehlungssystems...... 215
8 Auswertung 216
8.1 Vergleich typischer Bildgruppen zu
Patchwork-
Postkarten 217
8.2 Tripost............................ 220
8.2.1 Aufgabenstellung.................. 220
8.2.2 Ausgangsfragen................... 225
8.2.3 Methoden...................... 226
8.2.4
Baseline
....................... 227
8.2.5 Ergebnisse der Analyse .............. 229
8.2.6 Ergebnis....................... 238
8.3 Offline-Evaluierung..................... 238
8.3.1 Vergleich und mit Hilfe eines passenden Evalua¬
tionsmaßes ..................... 241
8
8.3.2 Evaluationsmaße.................. 241
8.4 Offline-Evaluierung - Panoramio/Flickr.......... 248
8.4.1 Evaluationsniethode................ 248
8.4.2 Eva
luat
ionsdaten.................. 252
8.4.3 Evaluationsergebnisse............... 254
Ergebnisse und Ausblick 260
9.1 Ergebnisse.......................... 260
9.2 Ausblick........................... 263
9.2.1 Ausblick auf weitere Analyse von raum-zeit liehen
Entscheidungen................... 263
9.2.2 Ausblick auf Sensorik in Kameras......... 264
9.2.3 Ausblick auf Evaluierungsframeworks ...... 267
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