Daniel Pape, Michael Plümacher: Sparse Data: Don't mind the gap!

Dieser Vortrag stellt das Problemfeld spärlicher Daten (sparse data) beim Einsatz von Empfehlungssystemen vor und beschreibt mögliche Lösungsansätze basierend auf den Erfahrungen der beiden Sprecher aus ihren Projekten.

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Daniel Pape, Michael Plümacher: Sparse Data: Don't mind the gap!
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In ihrem Vortrag auf der data2day 2017 beschäftigen sich Daniel Pape und Michael Plümacher mit der Herausforderung, Strategien für den Umgang mit geringer Datendichte zu entwickeln – wie dies häufig beim Einsatz von Empfehlungssystemen der Fall ist. Solche Systeme entscheiden aufgrund von Informationen über das Nutzerverhalten, welche Daten (Produkte, Kontakte, Werbung etc.) dem Nutzer innerhalb der Plattform angezeigt werden. Allerdings hinterlässt der Großteil der Nutzer nicht das benötigte explizite Feedback bzw. benötigte Metainformationen sind nicht vorhanden. (map)

Daniel Pape, Michael Plümacher: Sparse Data: Don't mind the gap!

arbeitet als Data Scientist und Analytics Engineer im Data-Science-Team der codecentric AG.





analysiert als Data Scientist und Physiker Daten und konstruiert Machine-Learning-Modelle zum Verständnis und zur Vorhersage von Daten.

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