It has been a while since I released the initial version of RecommendationAssistant, my Master’s Thesis in coorperatin with Nextcloud GmbH and Frankfurt University of Applied Sciences. Today, I am happy to announce version 1.0.0. What has been changed? Most of the work is on how recommendations are being calculated. Earlier this year, I dropped … read more …
For my masters thesis I have researched Content-Based Recommendation and keyword extraction as a part of it in detail. One interesting point regarding to keyword extraction is the “quality” of keywords, meaning that if a keyword is descriptive for a document or not. TF-IDF Definition For TF-IDF keyword extraction it is necessary to have a … read more …
Für ein Projekt an der Uni beschäftige ich mich seit längerer Zeit mit Empfehlungssystemen (Recommender Systems), welche i.d.R. aus Collaborative Filtering und Content-Based Recommendation Techniken bestehen. In diesem Blogpost möchte ich auf die Collaborative Filtering-Komponente, genauer auf das Item-Based Collaborative Filtering eingehen. Das Item-Based Collaborative Filtering wurde ursprünglich von Amazon entwickelt. “Traditionelles” Collaborative Filtering, besser … read more …
Wie ich bereits in “Erste Versuche in Machine Learning” erwähnt habe, möchte ich mich in der nächsten Zeit mit dem Thema intensiver beschäftigen. Zwar werde ich die Ansätze aus dem Post verwerfen müssen, aber das Grundkonzept bleibt dasselbe. Das genaue Konzept und eine Vorstellung des Projekts mache ich, wenn ich Klarheit über die Zukunft des Projekts … read more …
nach langer Zeit finde ich wieder Mal Zeit für meinen Blog.. Heute will ich über ein Thema schreiben, welches mich aktuell begleitet – Machine Learning. Überall werden Begriffe wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Personal Assistant etc. genannt. Jüngst hat Google seinen Assistant vorgestellt, der Einzug auf vielen Geräten wie dem Smartphone, Lautsprechern, Fernsehern und weiteren … read more …