Anspruchsgestützte Textempfehlung

2017 | Mathematik/Informatik | Thüringen

Teilnehmer

  • Philipp Heller (18, links), Jena
    Carl-Zeiss-Gymnasium Jena
  • Tim Strauß (18, rechts), Braunichswalde
    Carl-Zeiss-Gymnasium Jena

Projekt

Mit besten Empfehlungen

Anspruchsgestützte Textempfehlung

Das kennt jeder, der Bücher oder Musik in einem Onlineshop kauft: Die Webseite gibt automatisch Empfehlungen, welche Produkte einem noch gefallen könnten. Verantwortlich dafür sind sogenannte Recommender-Systeme, die Bestellungen und Suchvorgänge auswerten und in Datenbanken ähnliche Produkte identifizieren. Philipp Heller und Tim Strauß haben ein neuartiges Recommender-System entwickelt. Statt auf Produkte weist dieses auf Texte hin, die sich mit dem gleichen oder einem ähnlichen Thema befassen. Im Gegensatz zu bestehenden Systemen sucht die Software gezielt nach Texten mit einem vergleichbaren inhaltlichen und sprachlichen Niveau. Damit verhindern die Jungforscher unter anderem, dass ein interessierter Laie mit anspruchsvollen wissenschaftlichen Artikeln überfordert wird.

 

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