Title: Service recommendation
Other Titles: Empfehlungsdienste für Dienstleistungen
Language: English
Authors: Baltaci, İlker 
Qualification level: Diploma
Advisor: Dorn, Jürgen  
Issue Date: 2013
Number of Pages: 124
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Das Informationsüberflutungsproblem im Informationsrückgewinnungsfachgebiet wird seit langem durch den Einsatz von Empfehlungssystemen überwindet. In der Epoche von Web 2.0 und nach dem Aufstieg von E-Kommerz, erhielten die Empfehlungssysteme zusätzliche Aufgaben außer dem Informationsfiltern und Relevanz-Rechnung. Sie werden als ein wichtiges Management- und Marketinginstrument betrachtet, die nicht nur sowohl für die Online-Kunden als auch für Dienstleister sehr viele Vorteile bieten können. Ein effizientes Empfehlungssystem kann fast alle Aufgaben von einem Verkaufsberater erfüllen. Die Literatur über die Empfehlungssysteme beschriebt unterschiedliche Empfehlungsalgorithmen und Ähnlichkeitsmaßnahmen für viele Einsatzgebiete wie Text-Dokumente, Konsumgüter und Dienstleistungen. Im folge der einzigartigen Eigenschaften von Dienstleistungen wie die Teilnahme der Kunden und der Dienstleistungsmitarbeiter an dem Service-Prozess sowohl die unterschiedlichen Dienstleistungsqualitätsabmessungsmodelle gelten die Services mehr als immaterielle Güter. Bei der Implementierung eines dienstleistungsorientierten Empfehlungssystems sind die speziellen Eigenschaften und Dimensionen von Dienstleistungen explizit zu berücksichtigen. Diese Masterarbeit befasst sich mit den generischen Dimensionen der Dienstleistungen, die sich bei den herkömmlichen gut-orientierten Empfehlungssystemen nicht befinden. Potentielle Probleme der Dienstleistungskunden während des Kaufprozesses können mit Hilfe von Empfehlungssystemen beseitigt werden, die auf Grund der immateriellen, untrennbaren, verderblichen und variablen Natur von Dienstleistungen auftreten können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit die zusätzlichen Rollen der Empfehlungssysteme für Dienstleistungskunden im Bezug auf die sogenannten Eigenschaften von Dienstleistungen. Der empirische Teil der Masterarbeit beschreibt ein generisches Empfehlungsmodel, das gezielt auf die Anforderungen von Dienstleistungskunden und Empfehlungssystembenutzern implementiert wird. Das generische Modell wird in einer Restaurantempfehlung-Anwendung eingesetzt und mit Hilfe von einem vordefinierten Daten-Set evaluiert.

The problem of information overload has been coped with through the use of recommendation systems in information retrieval for ages. During the era of Web 2.0 and e-commerce, recommendation systems have become more than information filtering and relevance matching tools for users and service providers. They are considered as powerful business and marketing tools from the perspective of management personnel and sophisticated sales assistance for online customers. Research in recommendation system literature proposes different recommendation techniques and similarity measures for various domains including textual documents, consumer goods and services. Service science clarifies service features, quality evaluation models and involvement of service customer and service employee, which makes services more than just immaterial goods. Due to unique characteristics of services, service recommendation requires explicit consideration of certain service features and dimensions that do not exist for goods. This study investigates services with their unique characteristics that imply explicit considerations during implementation of service-oriented recommendation systems. Additionally, possible problems that service customers could face during purchase due to intangibility, inseparability, perishability and heterogeneity of services could be overcome with the help of recommendation systems. This study also investigates the additional roles of recommendation systems for service customers in connection to service properties denoted in service science. The empirical part of the thesis proposes a generic recommendation model by considering service customer and system users- requirements. The generic service model is evaluated in the restaurant domain in the scope of an offline experiment with given user, restaurant and rating data to measure recommendation accuracy.
Keywords: Empfehlungssystem; Dienstleistung; multi-dimensionale Bewertung; Qualitätsmodel für Dienstleistungen; Restaurantempfehlung; inhaltsbasierte Empfehlung; kollaboratives Filtern
ecommendation systems; services; multi-dimensional ratings; service quality models; restaurant recommendation; content-based recommendation; collaborative filtering.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-66670
http://hdl.handle.net/20.500.12708/8129
Library ID: AC10775088
Organisation: E188 - Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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