Verwendung von Textanalysekomponenten zur Verbesserung der Geo-Discovery mit Recommender-Systemen

摘要

Recommender-Systeme finden bisher vorrangig in Internetshops wie Amazon Anwendung. Die Empfehlungen werden basierend auf Nutzerinteraktionen mit Suchresultaten von Produkten erstellt. Dies funktioniert umso besser, je mehr Nutzer aktiv sind und somit die Grundlage fur die Berechnung von Empfehlungen bilden. Da wir in der Welt geographischer Informationssysteme mit deutlich geringeren Nutzerzahlen rechnen konnen, schlagen wir vor, zusatzlich zu Empfehlungen basierend auf Nutzerinteraktionen auch Empfehlungen basierend auf Berechnungen semantischer Textvergleiche durch Methoden wie Latent Semantic Analysis (LSA) zu generieren und in Suchportale raumlicher und nicht-raumlicher Information zu integrieren. Diese Textvergleiche beruhen auf der Annahme, dass inhaltlich ahnliche Texte eher etwas gemeinsam haben und dementsprechend interessanter fur Nutzer sind als Texte, die nur geringe Ahnlichkeiten aufweisen. Zur Validierung unseres Ansatzes wurde ein Prototyp der erweiterten Suchermoglichkeiten in das EnerGEO Geoportal integriert.