PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 239 | 71--81
Tytuł artykułu

Wzbogacony semantycznie internetowy system rekomendujący na przykładzie aplikacji mobilnej Taste it! Try it!

Warianty tytułu
Semantically Enabled Internet Recommendation System on the Example of Taste It! Try It! Application
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Recenzje użytkowników w internetowych systemach rekomendujących są wartościowym źródłem informacji o producentach i dostawcach usług. W celu zwiększenia porównywalności opinii wyrażanych przez użytkowników, jak również możliwości ich zautomatyzowanego przeszukiwania i dalszego wykorzystania, internetowe systemy rekomendujące coraz częściej wykorzystują technologie semantycznego Internetu. Pomimo korzyści, jakie niesie ze sobą zastosowanie semantycznych adnotacji do opisu produktów i usług, użytkownicy zazwyczaj nie są zainteresowani ich tworzeniem, gdyż albo jest to zbyt pracochłonne, albo wymaga szczególnych kompetencji. W związku z tym konieczne jest stworzenie narzędzi wykorzystujących mechanizmy motywacyjne i pozwalających na automatyczne przekształcenie publikowanych treści do postaci nie tylko przetwarzalnej, ale i "zrozumiałej" dla operujących na nich mechanizmów. W tym artykule opisujemy semantycznie wzbogacony system internetowy - aplikację mobilną Taste it! Try it! oraz mechanizmy motywujące, jakie zostały w niej zaprojektowane, aby zachęcić użytkowników do tworzenia semantycznie adnotowanych treści. (abstrakt oryginalny)
EN
There are numerous reviews on goods and services published by users on the Web every day. Reviews created by consumers, shared opinions and experiences, have become an important source of valuable information that can be used by recommendation systems. By the application of Semantic Web paradigm, the information is extended with a well-defined meaning, allowing for a better human-machine collaboration and limiting the number of specific problems. This paper presents the Taste It! Try It! application which, on the one hand, enables users to create semantically annotated restaurants' reviews and, on the other hand, reinforces users in their pursuit for considerate decision making by providing a personalized, semantically-enabled recommendation process. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
71--81
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Bibliografia
  • Abramowicz, W., 2008, Filtrowanie informacji, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań.
  • Aciar, S., Zhang, D., Simoff, S., Debenham, J., 2006, Recommender System Based on Consumer Product Reviews, w: Proceedings of the 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI'06, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society, s. 719-723.
  • Adomavicius, G., Tuzhilin, A., 2005, Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, s. 734-749.
  • Albornoz, J.C. de, Plaza, L., Gervas, P., Diaz, A., 2011, A Joint Model of Feature Mining and Sentiment Analysis for Product Review Rating, w: Proceedings of the 33rd European Conference on Advances in Information Retrieval, ECIR' 11, Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, s. 55-66.
  • Beineke, P., Hastie, T., Manning, C., Vaithyanathan, S., 2004, An Exploration of Sentiment Summarization, w: Proceedings of the AAAI Spring Symposium on Exploring Attitude and Affect in Text Theories and Applications, Stanford, USA.
  • Berners-Lee, T., Fischetti, M., 1999, Weaving the Web: The Original Design and Ultimate Destiny of the World Wide Web by Its Inventor, Harper, San Francisco, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=554813 [dostęp: grudzień 2010].
  • Blair-Goldensohn, S., Neylon, T., Hannan, K., Reis, G.A., Mcdonald, R., Reynar, J., 2008, Building a Sentiment Summarizer for Local Service Reviews, w: WWW2008 Workshop NLP Challenges in the Information Explosion Era, April, 22, Beijing, China.
  • Burke, R., 2002, Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments, User Modeling and User-Adapted Interaction, vol. 12, iss. 4, s. 331-370.
  • Burke, R., 2007, Hybrid Web Recommender Systems, w: Brusilovsky, P., Kobsa, A., Nejdl, W. (eds.), The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization, Berlin s. 377-408.
  • Cuel, R., Morozova, O., Rohde, M., Simperl, E., Siorpaes, K., Tokarchuk, O., Wiedenhoefer, T., Yetim, F., Zamarian, M., 2011, Motivation Mechanisms for Participation in Human-Driven Semantic Content Creation, International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining, vol. 1, no. 4, s. 331-349.
  • Filipowska, A., Kaczmarek, M., 2011, Wykorzystanie mechanizmów społecznościowych do semantycznego opisu zasobów, w: Appenzeller D. (red.), Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Modelowanie zjawisk gospodarczych w praktyce, Zeszyty Naukowe nr 210, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, s. 197-208.
  • Garcia-Molina, H., Koutrika, G., Parameswaran, A., 2011, Information Seeking: Convergence of Search, Recommendations, and Advertising, Communications of the ACM, vol. 54, iss. 11,8. 121-130.
  • Gartner's Report, 2010, Gartner Highlights Key Predictions for It Organizations and Users in 2010 and Beyond, January, http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1278413 [dostęp: 9.05.2012].
  • Gartner's Report, 2011, Gartner Identifies 10 Consumer Mobile Applications to Watch in 2012, February, http://www.gartner.com/it/page.jsp?id= 1544815 [dostęp: 9.05.2012].
  • Gruber, T., 2009, Ontology, w: Ling Liu, Tamer Özsu, M. (eds.), Encyclopedia of Database Systems, Springer US, s. 1963-1965.
  • Handschuh, S., 2005, Creating Ontology-based Metadata by Annotation for the Semantic Web, praca doktorska, Universität Karlsruhe, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften.
  • Hemetsberger, A., 2003, When Consumers Produce on the Internet: The Relationship Between Cognitive, Affective, Socially-Based, and Behavioral Involvement of Prosumers, The Journal of Social Psychology, vol. 2006, iss. March.
  • Hu, M, Liu, B., 2004, Mining Opinion Features in Customer Reviews, w: Proceedings of the 19th National Conference on Artifical Intelligence, AAAI'04, AAAI Press, s. 755-760.
  • Kuznetsov, S., 2006, Motivations of Contributors to Wikipedia, ACM SIGCAS Computers and Society, vol. 36, iss. 2.
  • Leech, G., 2004, Adding Linguistic Annotation, w: Wynne, M. (ed.), Developing Linguistic Corpora: A Guide to Good Practice, Oxbow Books, Oxford.
  • Mädche, A., 2002, Ontology Learning for the Semantic Web, Kluwer, Boston.
  • Marlow, C., Naaman, M., Boyd, D., Davis, M., 2006, HT06, Tagging Paper, Taxonomy, Flickr, Aacademic Article, to Read, w: Proceedings of the Seventeenth Conference on Hypertext and Hypermedia (HYPERTEXT '06), ACM, New York, USA, s. 31-40.
  • Micarelli, A., Gasparetti, F., Sciarrone, F., Gauch, S., 2007, Personalized Search on The World Wide Web, w: Brusilovsky, P., Kobsa, A., Nejdl, W., The Adaptive Web, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4321, Springer, Berlin-Heidelberg, s. 195-230.
  • Pazzani, M., Billsus, D., Michalski, S., Wnek, J., 1997, Learning and Revising User Profiles: The Identification of Interesting Web Sites, w: Machine Learning - Special issue on Multistrategy Learning Archive, vol. 27, iss. 3, s. 313-331.
  • Peis, E., Morales-Del-Castillo, J.M., Delgado-Lopez, J.A., 2008, Semantic Recommender Systems - Analysis of the State of the Topic, Hipertext.net, no. 6, http://www.hipertext.net.
  • Shadbolt, N., Berners-Lee, T., Hall, W., 2006, The Semantic Web Revisited, IEEE Intelligent Systems, vol. 21, no. 3, s. 96-101.
  • Siorpaes, K., Simperl, E., 2010, Human Intelligence in the Process of Semantic Content Creation, World Wide Web (WWW) Journal, vol. 13, iss. 1.
  • Siorpaes, K., Simperl, E., 2010b, Incentives, Motivation, Participation, Games: Human Computation for Linked Data, w: Proceedings of the Workshop on Linked Data at the Future Internet Assembly, Ghent, Belgium, 16-17.12.2010.
  • Sugiki, K., Matsubara, S., 2010, A Product Retrieval Based on Semantic Similarity of Consumer Reviews to Natural Language Query, International Journal of Knowledge and Web Intelligence., vol. 1, iss. 3/4, s. 209-226.
  • W3C 2004, RDF. Resource Description Framework, World Wide Web Consortium, http://www.w3.org/RDF.
  • Yang, W., Wang, Z., You, M., 2004, An Improved Collaborative Filtering Method for Recommendations' Generation, 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 5, s. 4135-4139.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171230225

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.