Jointcreate Recommender System

AI Quick Summary

Ziel ist es, die richtigen Personen mit den richtigen Projekten zusammenzubringen. Dies soll mittels Informationssortierung geschehen. In welchen Funktionen/Prozessen (z.B. Weekly-Mails, Sortierung auf der Plattform etc.) diese personalisierten Informationen zum Einsatz kommen, steht noch offen. Ziel soll sein, anhand der «Personen-Daten» des Benutzenden ein Profil über seine Interessen zu erstellen, mit welchem anschliessend die oben erwähnten Funktionen implementiert werden. Diese(n) Algorithm(us)en gilt es zu finden. Die Aufgabenstellung ist inspiriert von vielen ähnlichen Aufgabestellungen aus der Realität. «Recommender Systeme» kennen wir bspw. von youtube.com und Netflix. Die Ansicht ist auf den Benutzer seine Präferenzen zugeschnitten. Diese Personalisierung basiert auf Daten und Angaben / Präferenzen des Benutzers. Der InnovationsPark Zentralschweiz hat zusammen mit bbv die Innovations- und Co-Creation Plattform News & Messages - jointcreate.com lanciert. Ziel dieser Plattform ist es innovative Projekte mit den richtigen Leuten zu verbinden. Ein Recommender-System ist ein wichtiges Feature, um dieses Macht-Making effektiv zu machen. Stand Ende September 2021 gibt es so etwas noch nicht. Die Plattform Jointcreate.com wird an der HSLU auch verwendet WIRPO und BAA mit Studierenden zu verbinden. Die Aktuelle Lösung mit Sharepint stösst an ihre Grenzen. Die Dozierenden werden bereits ab Oktober darin Projekte aufschalten und die Studierenden können ihre Arbeiten für das FS22 darin finden. Die Aufgabe ist es also ein Recommender-System zu designen entwickeln, testen und (zu einem gewissen Teil) integrieren, dass den Benützern von Joincreate.com personalisierte Projektvorschläge präsentiert in den „Newsletter“ und der Ansicht beim Login.

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: Jointcreate Recommender System
• Date: 10/7/2021 8:18:09 AM
• Administrators:
  • Lara Lustenberger

Project Idea Description

Die Aufgabenstellung ist inspiriert von vielen ähnlichen Aufgabestellungen aus der Realität.

«Recommender Systeme» kennen wir bspw. von youtube.com und Netflix. Die Ansicht ist auf den Benutzer seine Präferenzen zugeschnitten. Diese Personalisierung basiert auf Daten und Angaben / Präferenzen des Benutzers.

Der InnovationsPark Zentralschweiz hat zusammen mit bbv die Innovations- und Co-Creation Plattform News & Messages - jointcreate.com lanciert. Ziel dieser Plattform ist es innovative Projekte mit den richtigen Leuten zu verbinden. Ein Recommender-System ist ein wichtiges Feature, um dieses Macht-Making effektiv zu machen. Stand Ende September 2021 gibt es so etwas noch nicht.

Die Plattform Jointcreate.com wird an der HSLU auch verwendet WIRPO und BAA mit Studierenden zu verbinden. Die Aktuelle Lösung mit Sharepint stösst an ihre Grenzen. Die Dozierenden werden bereits ab Oktober darin Projekte aufschalten und die Studierenden können ihre Arbeiten für das FS22 darin finden.

Die Aufgabe ist es also ein Recommender-System zu designen entwickeln, testen und (zu einem gewissen Teil) integrieren, dass den Benützern von Joincreate.com personalisierte Projektvorschläge präsentiert in den „Newsletter“ und der Ansicht beim Login.

Ziel ist es, die richtigen Personen mit den richtigen Projekten zusammenzubringen. Dies soll mittels Informationssortierung geschehen. In welchen Funktionen/Prozessen (z.B. Weekly-Mails, Sortierung auf der Plattform etc.) diese personalisierten Informationen zum Einsatz kommen, steht noch offen.

Ziel soll sein, anhand der «Personen-Daten» des Benutzenden ein Profil über seine Interessen zu erstellen, mit welchem anschliessend die oben erwähnten Funktionen implementiert werden. Diese(n) Algorithm(us)en gilt es zu finden.