Web-Mining mit Methoden des Information Retrievals — Personalisierung von Web-Sites auf Basis von Webtracking Daten
TL;DRAbstract
Zusammenfassung Die Verwendung sog. Webtracking Daten wird häufig als wesentlicher Bestandteil einer Lösung propagiert um über den Kunden Informationen und Wissen zu generieren welches sowohl fair ein ganzheitliches Multi-Channel-Customer-Relationship-Management verwendet werden kann als auch zur Generierung personalisierter Empfehlungen im WWW-Kanal. In dieser Arbeit wird ein Rahmen skizziert wie bisher bekannte Methoden im Bereich des Information Retrievals und der Recommender Systems im Web-Mining anwendbar sind. Es wird gezeigt wie sog. Webtracking Daten semantisch angereichert aggregiert repräsentiert und im Rahmen eines Customer Relationship Management für die Personalisierung eingesetzt werden können.
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Zusammenfassung Die Verwendung sog. Webtracking Daten wird häufig als wesentlicher Bestandteil einer Lösung propagiert um über den Kunden Informationen und Wissen zu generieren welches sowohl fair ein ganzheitliches Multi-Channel-Customer-Relationship-Management verwendet werden kann als auch zur Generierung personalisierter Empfehlungen im WWW-Kanal. In dieser Arbeit wird ein Rahmen skizziert wie bisher bekannte Methoden im Bereich des Information Retrievals und der Recommender Systems im Web-Mining anwendbar sind. Es wird gezeigt wie sog. Webtracking Daten semantisch angereichert aggregiert repräsentiert und im Rahmen eines Customer Relationship Management für die Personalisierung eingesetzt werden können.
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