Analyse von Matching-Verfahren und Konzeption für eine auf Angebot und Nachfrage basierende Plattform – Prototypische Implementierung am Beispiel einer Lehrstellenbörse

In dieser Arbeit wird das als Matching bezeichnete Zuordnungsproblem zwischen Nachfrage generierenden Benutzern und Angebot repräsentierenden Objekten untersucht. Ziel ist eine automatische, individuelle Auswahl von geeigneten Objekten für den einzelnen Nutzer, die seinen Präferenzen entsprechen. Beschränkt wird diese Problematik auf webbasierte Plattformen, wobei die registrierten Benutzer durch Nutzerprofile beschrieben werden und die Angebote als Objekte angesehen werden, deren Eignung für die einzelnen Nutzer bestimmt werden soll.

Zur Lösung dieses Problems stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung. Empfehlungssysteme erstellen Vorschläge basierend auf vorhandenen Bewertungen des Nutzers für Objekte. Die Clusteranalyse gruppiert die Objekte zu Clustern, die eine möglichst homogene Menge an Objekten beinhalten. Eine hohe Eignung wird Objekten aus Clustern unterstellt, aus denen bisher positiv bewertete Objekte stammen. Klassifizierungs- und Regressionsverfahren berechnen eine Klassenzuordnung bzw. eine numerische Prognose, die Aussagen über die Eignung eines Objekts treffen.

Die Verfahren werden hinsichtlich ihrer Eignung für das beschriebene Problem evaluiert. Auf Basis dieser Untersuchung wird ein Konzept für das Anwendungsbeispiel einer Lehrstellenbörse entwickelt und prototypisch implementiert.

Kolloquium: 28.09.2011

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Dipl.-Inform. Dirk Wieczorek (]init[)

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