Benutzermodellierung Flashcards
Was ist ein Usermodel/Benutzermodell?
Ein digitales Abbild der Interssen der Nutzenden zu einem bestimmten Zeitpunkt. Dieses Abbild kann unterschiedlich detailiert sein ist aber immer sehr dynamisch und kann sich ständig ändern. Spielt eine größere Rolle für Inhalts-basierte (content-based) Ansätze verwendet, weil einfach aus den Eigenschaften der bewerteten/gesehen/geklickten Inhalte die Interessen der Nutzenden abgeleitet und in ein Modell gespeichert werden.
Wie kann man Inhalte unterscheiden die ins Nutzermodell kommen?
- Benutzerdaten (User data, die der user selbst explizit angibt, z.b. Interessen)
- Nutzungsdaten (Usage data: etwas, was das System implizit aus dem Userverhalten lernt)
- Umweltdaten (Environment data: wie ist meine aktuelle Umgebung? laut/leise)
Was ist das Domänenmodell?
Domäne für Netflix wäre Film für Spotify Musik, etc. Für Suchmaschinen wäre die Domäne praktisch alles.
Das (statische) Domänenmodell besteht in der Regel aus Konzepten und Konzeptbeziehungen und gibt vor was im System überhaupt relevant ist.
→ Konzepte können in einer hierarchischen Struktur organisiert sein (z.B. Genre, Dauer, Sprache, etc.)
→ so werden evtl. auch Beziehungen herausgefunden, die der User noch gar nicht angegeben hat (z.B. weitere Unterkategorien; User bewertet Hard/Soft Rock gut -> User mag Rock)
→ Begriffsbeziehungen sind immer sinnvolle Beziehungen (z.B. ist Teil von, Eltern-Kind-Beziehungen, Verhinderer oder Voraussetzung)
→ Zum Aufbauen braucht man solide Domänen-Expertise
Wie hängt das Domänenmodell mit dem Benutzermodell zusammen?
Benutzermodell orientiert sich am Domänenmodell und bekommt so eine Grundstruktur. Den Konzepten werden dann Eigenschaften zugewiesen (z.B. Interesse, Erfahrung, Wissen, Ziele, etc.) und so ein digitales Abbild der Nutzenden geschaffen.
Wie spielen das Domänenmodell (DM), das User Modell (UM) und das Adaptions Modell (AM) zusammen?
Das DM gibt vor was angepasst (adaptiert) werden soll, das UM gibt vor woran angepasst werden muss (Interessen, Wisse, Ziele, etc. der Nutzenden zu einem Konzept) und das AM beschäftigt sich dann damit wie/wo/wann/warum angepasst wird (Adaptive Presentation, Adaptive Navigation, Content Adaption)
Wie können implizite Nutzerinformationen gesammelt werden?
- Natürliche auftretende Aktionen (naturally occurring actions)
- Zuvor gespeicherte Informationen (previously stored information)
- Indizes der psychologischen Zustände (indices of psychological states)
- Beweise für den Kontext (evidence of context)
Wie können explizite Nutzerinformationen gesammelt werden ?
- Selbstberichte über persönliche Merkmale (Formulare oder Fragebögen) oder allgemeine Dimensionen
- Selbsteinschätzungen
- Bewertung von Items (z.B. Relevanz-Feedback)
- Antworten auf Artikel
Was ist das Projekt “Prospector” und was ist die Idee dahinter?
- Adaptive Metasuchmaschine die relevantere Ergebnisse liefern soll angepasst an die Interessen der Nutzenden
- Prospector sortiert die nicht-personalisierten Suchergebnisse einer Suchmaschine neu anhand des User-Modells (re-ranking)
- nutzt das “Open directory Projekt” zum Klassifizieren
+ Kategorisierung von Web-Inhalten durch menschliche Editoren
+ quasi das Domänen-Modell; allerdings wird pro Nutzer nur ein Ausschnitt davon genutzt (dieser wird natürlich über die Zeit größer) - Nutzer können sich Klassifizierungen anzeigen lassen (Baumansicht) und über Userprofil bearbeiten (soll Cold-Start-Problem lösen)
- Nutzer können Feedback zu Suchergebnissen gebe => nur diese expliziten Ratings fließen ins User-Modell
Wie werden Änderungen bei Attributswerte häufig gewichtet?
- neutrale Werte ändern sich schneller (um eine Tendenz zu erkennen)
- stabile/extremere Werte langsamer
Wie läuft die Suche mit “Prospector” ab?
- Nutzer sendet Suchanfrage an Prospector
- P sendet Suchanfrage an Suchmaschine weiter und holt sich Ergebnisse
- P klassifiziert Ergebnisse (mithilfe Open directory project)
- P errechnet Relevanzwerte anhand des Usermodels
- Re-Ranking der Ergebnisse
- Nutzer bekommt gere-rankte Ergebnisse angezeigt
- Nutzer ratet Ergebnisse
- Usermodel wird je nach Ratings angepasst
Was versteht man unter dem Carry-Over effect (bei Suchanfragen)?
Bei diesem kurzfristige Effekt geht es wenig um (langfristige) Personalisierung als vielmehr darum, dass meine aktuellsten Suchanfragen meine nächsten SA beeinflussen. Beispiel: wenn man nur nach “john” sucht, kommt john lennon an Stelle 7. Sucht man aber zuerst nach paul mccartney und danach noch einmal nach john, kommt john lennon an 1. Stelle.
Was sind mögliche Störquellen in Google bzgl. der Personalisierung?
- Update des Suchindex (durch Google selbst)
- Verteilte Infrastruktur: unterschiedliche Datenzentren liefer unterschiedlich gereihte Ergebnisse
- ## Carry-Over-Effekt
Was ist der Unterschied zwischen Prospector und Google hinsichtlich des Usermodels? Welche Variante gibt es noch?
Bei Prospector kommt erst beim re-ranking das Usermodel ins Spiel. Bei Google bereits bei der Suchmaschine selbst. Eine Dritte Variante wäre, bereits die Query so umzuschreiben (bzw. ergänzen), dass sie personalisiert wird.
