Die ACM Hypertext findet heuer von 10. bis 13. Juli 2016 in Halifax, Kanada statt und zählt zu den ältesten und etabliertesten Konferenzen im Bereich Hypertext Theory, Social Systems und Applications.
Im ersten Paper mit dem Titel “The Influence of Frequency, Recency and Semantic Context on the Reuse of Tags in Social Tagging Systems” analysieren die Autoren Dominik Kowald und Elisabeth Lex den im EU Projekt Learning Layers entwickelten kognitiven Recommender Algorithmus und dessen zugrunde liegenden Faktoren (z.B. Häufigkeit, Aktualität und Kontext). Außerdem wurde die Korrelation zwischen den Faktoren und dem gegebenen Tagging System untersucht, um die geeignete Methode für die richtige Einstellung zu finden.
Das zweite Paper mit dem Titel “High Enough? Explaining and Predicting Traveler Satisfaction Using Airline Reviews” beschreibt, wie Rating- und Texteigenschaften (z.B., Gefühl oder enthaltene Themen) genutzt werden kommen, um mithilfe des Machine Learning Frameworks Weka die Benutzerzufriedenheit vorherzusagen und zu interpretieren. Obwohl hier ein Dataset aus dem Airline-Bereich verwendet wurde, können die entwickelten Methoden für verschiedene Domäne angewandt werden.
Wir gratulieren herzlich zu diesem Erfolg!
Vollständige Bibliographie:
Kowald, D. & Lex, E. The Influence of Frequency, Recency and Semantic Context on the Reuse of Tags in Social Tagging Systems. In Proceedings of the 27th ACM Conference on Hypertext and Social Media. ACM. 2016
Das Paper steht hier zum Download zur Verfügung.
Lacic, E., Kowald, D. & Lex, E. High Enough? Explaining and Predicting Traveler Satisfaction Using Airline Reviews. In Proceedings of the 27th ACM Conference on Hypertext and Social Media. ACM. 2016.
Das Paper steht hier zum Download zur Verfügung.