User Modeling and Recommender Systems

Karteikarten und Zusammenfassungen für User Modeling and Recommender Systems an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für User Modeling and Recommender Systems an der TU München auf StudySmarter:

User profile vs. user model

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Dimension of User Models    

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Physical context

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Cognitive context

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Vector vs. domain model

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Domain model    

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Name examples for implicit user profile acqusition.

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Centralized User Profile Storage

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Context

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User profile

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Beispielhafte Karteikarten für User Modeling and Recommender Systems an der TU München auf StudySmarter:

User Modeling and Recommender Systems

User profile vs. user model
  • Terms with similar meaning, often used synonymous 
  • Profile denotes the concrete information that is stored about the user in a system
  • Distinct „model“ vs. „profile“ not important
  • Model designates the abstract representation of users

User Modeling and Recommender Systems

Dimension of User Models    
  • Nature (What)
  • Structure (How)
  • Construction and Maintenance 

User Modeling and Recommender Systems

Physical context

Location, time, data from sensors

User Modeling and Recommender Systems

Cognitive context
  • Limitations of mobile devices regarding displays, network bandwidth, input capabilities, …
  • Current location and time is important
  • Limited attention span while moving

User Modeling and Recommender Systems

Vector vs. domain model
  • Vector, i.e. set of simple user model attributes (no relationships)
  • Simple relationships (prerequisites for a course)
  • Categories (e.g. „is-a“, „part-of“, analogies)
  • (Semantic Web) Ontologies (more complex relationships)

User Modeling and Recommender Systems

Domain model    
  • Body of domain knowledge is decomposed into set of smaller knowledge units
  • Set of concepts, topics, etc.

User Modeling and Recommender Systems

Name examples for implicit user profile acqusition.
  • web server log
  • user activity logging on smartphones
  • ios location tracking

User Modeling and Recommender Systems

Centralized User Profile Storage
  • Predominant method of profile management
  • Service observe and interpret user interactions, and personalize information access (anonymous or pseudonymous – cookies)
  • Disadvantages
    • User can exercise little control about what information about themselves is stored, and where and why (accessed and/ or modified sometimes)
    • Profile information can not be reused for different services (enter personal information again and again)

User Modeling and Recommender Systems

Context
  • highly dynamic and transient
  • not stored permanently 
  • observed only, never manually entered by user
  • Example: current location and time

User Modeling and Recommender Systems

User profile
  • rather static and somewhat longer lasting
  • stored and managed in user profile server
  • implicitly observed or explicitly provided by user
  • Example: user preferences or interests

User Modeling and Recommender Systems

User model
  • Abstract data structure to characterize users
  • Also possible: group models for group of users

User Modeling and Recommender Systems

User modeling

  • Process to create, maintain and update a user model
  • Includes deriving user characteristics from data (Data is either explicitly provided by user or origins from observations)

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