Entwicklung eines Benutzermodells zur nutzeradaptiven Suche von Datensätzen

Datenportale stellen eine große Menge an Datensätzen zur Verfügung. Das Finden des gesuchten Datensatzes stellt dabei eine Herausforderung dar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Nutzer gezielter zum gewünschten Datensatz zu führen. Die gewählte Methode ist das Erstellen eines Benutzermodells, um die Suche nutzeradaptiv zu gestalten. Als eine mögliche Adaption wird in dieser Arbeit das Unterstützen des Nutzers bei der Verwendung von Suchfiltern betrachtet. Durch Vorhersage zukünfiger Interaktionen können Suchfiltervorschläge erzeugt werden. Dazu wurde ein Modell unter Verwendung von partiell sortierten Sequenzregeln anhand vorheriger Nutzersitzungen trainiert. Das Modell wurde anhand eines vorliegenden Datensatzes, den Aufzeichnungen eines Geodatenportals, geprüft. Es konnten die Suchfilter des nächsten Schrittes mit einer Genauigkeit von 51% vorhergesagt werden, was eine deutliche Verbesserung gegenüber eine zufälligen Vorhersage unter gleichen Bedingungen mit 11% darstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entwicklung eines Benutzermodells ein geeignetes Vorgehen ist, um Suchfilter vorherzusagen. Dies kann eingesetzt werden, um das Suchen in Datenportalen zu verbesser

Collaborative personalised dynamic faceted search

Information retrieval systems are facing challenges due to the overwhelming volume of available information online. It leads to the need of search features that have the capability to provide relevant information for searchers. Dynamic faceted search has been one of the potential tools to provide a list of multiple facets for searchers to filter their contents. However, being a dynamic system, some irrelevant or unimportant facets could be produced. To develop an effective dynamic faceted search, personalised facet selection is an important mechanism to create an appropriate personalised facet list. Most current systems have derived the searchers' interests from their own profiles. However, interests from the past may not be adequate to predict current interest due to human information-seeking behaviour. Incorporating current interests from other people's opinions to predict the interests of individual person is an alternative way to develop personalisation which is called Collaborative approach. This research aims to investigate the incorporation of a Collaborative approach to personalise facet selection. This study introduces the Artificial Neural Network (ANN)-based collaborative personalisation architecture framework and Relation-aware Collaborative AutoEncoder model (RCAE) with embedding methodology for modelling and predicting the interests in multiple facets. The study showed that incorporating collaborative approach into the proposed framework for facet selection is capable to enhance the performance of personalisation model in facet selection in comparison to the state-of-the-art techniques