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Volker Renneberg:

Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem - Taschenbuch

ISBN: 9783899369618

Produktkonfiguratoren sind moderne IT-gestützte Werkzeuge, mittels derer Kunden Produkteigenschaften nach ihren persönlichen Wünschen und Bedürfnissen gestalten können. Im Zuge dieses Kon… Mehr…

Nr. A1014408702. Versandkosten:Lieferzeiten außerhalb der Schweiz 3 bis 21 Werktage, , in stock, zzgl. Versandkosten. (EUR 18.97)
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Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem - Taschenbuch

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Renneberg, Volker:
Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem - Taschenbuch

2010

ISBN: 9783899369618

Erscheinungsdatum: 09/2010, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem, Autor: Renneberg, Volker, Verlag: Josef Eul Verl… Mehr…

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Renneberg, Volker:
Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem - neues Buch

2010, ISBN: 3899369610

Kartoniert / Broschiert, mit Schutzumschlag neu, [PU:Josef Eul Verlag GmbH; Eul, J]

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Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem - Taschenbuch

ISBN: 9783899369618

Paperback, [PU: Josef Eul Verlag GmbH]

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem

Produktkonfiguratoren sind moderne IT-gestützte Werkzeuge, mittels derer Kunden Produkteigenschaften nach ihren persönlichen Wünschen und Bedürfnissen gestalten können. Im Zuge dieses Konfigurationsvorgangs sind allerdings viele Freiheitsgrade des Produktes festzulegen - ein zeitaufwendiger Vorgang, der erhebliches technisches Know-how erfordert, weshalb Kunden bei der Konfiguration unterstützt werden müssen. Empfehlungen stellen eine Variante der Kundenunterstützung dar und sind als automatisch generierte Konfigurationsvorschläge für das Produkt oder Teile dessen zu verstehen.Die Arbeit präsentiert ein adaptives Empfehlungssystem für generische Produktkonfiguratoren und schließt damit eine Forschungslücke durch die Integration beliebiger, existierender Empfehlungsalgorithmen in Konfiguratorapplikationen. Diese Integration baut im ersten Schritt auf einer allgemeinen Modularisierungsschnittstelle auf, die auch die Offenheit für zukünftige Techniken gewährleistet. Mittels einer adaptierbaren Hybridisierung können die Algorithmenmodule dann für Empfehlungsvorgänge frei kombiniert werden. Schließlich stellt ein Meta-Personalisierungsvorgang die Einsetzbarkeit dieses komplexen Hybridisierungskonstrukts im Konsumgütermarkt sicher, denn damit wird die automatische Adaption der ausgeführten Empfehlungslogik auf den aktiven Produkt- und Kundenkontext realisiert.Die Arbeit beginnt mit der Einführung der Grundlagen zu "Personalisierung" und "Mass Customization". Danach werden in einer ausführlichen Potenzialanalyse Anforderungen an ein Empfehlungssystem für Produktkonfiguratoren herausgearbeitet. Die Lösung wird unter den Gesichtspunkten der Konzeption, der technischen Umsetzung sowie der Konfiguratorintegration vorgestellt. Zum Schluss erfolgen eine Diskussion mit prototypbasierter Evaluation sowie eine Gegenüberstellung von Lösung und formulierten Anforderungen.

Detailangaben zum Buch - Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem


EAN (ISBN-13): 9783899369618
ISBN (ISBN-10): 3899369610
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Josef Eul Verlag GmbH
360 Seiten
Gewicht: 0,509 kg
Sprache: ger/Deutsch

Buch in der Datenbank seit 2012-05-21T11:35:46+02:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 9783899369618

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-89936-961-0, 978-3-89936-961-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: renneberg
Titel des Buches: baukasten


Daten vom Verlag:

Autor/in: Volker Renneberg
Titel: Schriften zu Kooperations- und Mediensystemen; Adaptives, baukastenbasiertes Recommendersystem
Verlag: Josef Eul Verlag
342 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-09-04
Gewicht: 0,517 kg
Sprache: Deutsch
64,00 € (DE)
65,80 € (AT)
106,00 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP

BC; PB; Hardcover, Softcover / Wirtschaft/Allgemeines, Lexika; Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management; Produktkonfiguratoren; Konfigurator (Softwaresystem); Empfehlungssysteme; Recommendersysteme; Personalisierung; Modularisierungsschnittstelle; Kundenunterstützung

Produktkonfiguratoren sind moderne IT-gestützte Werkzeuge, mittels derer Kunden Produkteigenschaften nach ihren persönlichen Wünschen und Bedürfnissen gestalten können. Im Zuge dieses Konfigurationsvorgangs sind allerdings viele Freiheitsgrade des Produktes festzulegen – ein zeitaufwendiger Vorgang, der erhebliches technisches Know-how erfordert, weshalb Kunden bei der Konfiguration unterstützt werden müssen. Empfehlungen stellen eine Variante der Kundenunterstützung dar und sind als automatisch generierte Konfigurationsvorschläge für das Produkt oder Teile dessen zu verstehen. Die Arbeit präsentiert ein adaptives Empfehlungssystem für generische Produktkonfiguratoren und schließt damit eine Forschungslücke durch die Integration beliebiger, existierender Empfehlungsalgorithmen in Konfiguratorapplikationen. Diese Integration baut im ersten Schritt auf einer allgemeinen Modularisierungsschnittstelle auf, die auch die Offenheit für zukünftige Techniken gewährleistet. Mittels einer adaptierbaren Hybridisierung können die Algorithmenmodule dann für Empfehlungsvorgänge frei kombiniert werden. Schließlich stellt ein Meta-Personalisierungsvorgang die Einsetzbarkeit dieses komplexen Hybridisierungskonstrukts im Konsumgütermarkt sicher, denn damit wird die automatische Adaption der ausgeführten Empfehlungslogik auf den aktiven Produkt- und Kundenkontext realisiert. Die Arbeit beginnt mit der Einführung der Grundlagen zu „Personalisierung“ und „Mass Customization“. Danach werden in einer ausführlichen Potenzialanalyse Anforderungen an ein Empfehlungssystem für Produktkonfiguratoren herausgearbeitet. Die Lösung wird unter den Gesichtspunkten der Konzeption, der technischen Umsetzung sowie der Konfiguratorintegration vorgestellt. Zum Schluss erfolgen eine Diskussion mit prototypbasierter Evaluation sowie eine Gegenüberstellung von Lösung und formulierten Anforderungen.

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