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Dieses „InterestMap“ liefert sehr genaue und verlässliche Empfehlungen an die
Benutzer.
Die „InterestMap“-Ansatz kann bei den Communities von Universal Music ein-
gesetzt werden. Der Prozess, diese „InterestMaps“ zu bilden, erfolgt nach Liu
und Maes [Liu und Maes, 2005] folgendermaßen:
1. Community-Profile werden durchsucht.
2. Die Information über die Interessen und Identität der Benutzer wird durch
Ontologien vereinheitlicht. Die unstrukturierte Information über die Interes-
sen der Benutzer wird in Kategorien eingeteilt (zum Beispiel Musik, Filme,
Sport, Essen) und die Information über die Nutzer wird in einem von Ma-
schinen lesbaren und verarbeitbaren Format dargestellt.
3. Das strukturierte und vereinheitlichte Profil der Benutzer wird mit Metada-
ten angereichert, um Zusammenhänge festzustellen (zum Beispiel
„Madonna“, „Like a Virgin“, “Pop“, “Evita“).
4. Eine maschinelle Lerntechnik wird eingesetzt, um die semantischen Be-
ziehungen zwischen zwei Beschreibungsobjekten zu gewichten.
Das Ergebnis ist ein riesiges semantisches Netzwerk mit Informationsknoten,
das die Identität und Interessen der Benutzer beschreibt und die semantischen
Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Kategorien und Objekten ge-
wichtet.
Wie bereits bei der SWOT-Analyse des Semantic Web beschrieben (Kapitel 2.3),
spielt der Datenschutz bei der Erstellung von Benutzerprofilen eine wichtige Rolle.
Unternehmen haben die Pflicht, den Empfänger zu informieren, welche Daten sie
von ihm speichern. Als besonders problematisch wird die Speicherung des Klickver-
haltens angesehen. Die Benutzer müssen explizit damit einverstanden sein, dass die
Unternehmen ihr Klickverhalten gemeinsam mit den persönlichen Daten speichern
dürfen [Schwarz, 2004].
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