Personalisierte Tourenplanung für mobile Touristikanwendungen

Zusammenfassung

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Ziel des Drittmittelprojektes "PeToMoTo" ist es, die Vorteile einer Pr?ferenzbasierten Suche (preference search) gegenüber der im Ecommerce üblichen Parametrischen Suche (faceted / parametric search) anhand einer mobilen Touristikanwendung nachzuweisen:

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H?here Kundenzufriedenheit

Kürzere Sessionzeit

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Beschreibung

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Drittmittelf?rderung erfolgt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie gem?? eines Beschlusses des Deutschen Bundestags in Zusammenarbeit mit Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG.

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Wie Praxiserfahrungen belegen, sind heutige Recommender-Systeme für Tourenplanungen im Outdoor-Bereich wenig zufriedenstellend, insbesondere bei mobilen Eins?tzen. Komplexe Geo-Objekte und dynamische Outdoor-Situationen verlangen nach neuen L?sungsans?tzen, wobei auch die in sozialen Netzwerken vorhandenen Benutzerpr?ferenzen gut genutzt werden müssen. Hierfür bildet die Pr?ferenzforschung für Datenbanken einen geeigneten Ausgangspunkt.

Der wissenschaftliche Kern des Projekts umfasst eine Erweiterung des Pr?ferenz- sowie Situationsmodells im Hinblick auf diese Erfordernisse. Diese Innovationen wurden in das am Lehrstuhl existierende Preference-SQL-System für pr?ferenzbasierte Suchanfragen integriert. Das darauf aufbauende Recommender-System generiert vollautomatisch in Kenntnis von Benutzerpr?ferenzen und Kontextinformationen bestm?gliche Tourenempfehlungen. Dazu genügt eine einzige Benutzeranfrage, was insbesondere in unvorhergesehenen Situationen im Gel?nde essentiell sein kann. Die Integration in eine pr?ferenzbasierte Testversion des Alpstein-Portals outdooractive.com wurde in einem Benchmark evaluiert, wobei eine h?here Kundenzufriedenheit und kürzere Sessionzeiten nachgewiesen werden konnten.

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Abbildung: Benutzeroberfl?che von PeToMoTo für Pr?ferenzbasierte Suche

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Zus?tzlich zur Rollenwahl (Tourist) und den Benutzereingaben werden kontextsensitive Pr?ferenzen aus einem Situationsmodell generiert. Da der Ort - in obiger Abbildung Allg?u - bekannt ist, k?nnen mit Hilfe einer Wetter-API die momentanen Wetterbedingungen ermittelt werden, woraus kontextsensitive Pr?ferenzen für Attribute wie z.B. Aktivit?t, minimale bzw. maximale H?he dynamisch generiert werden. Die kontextsensitiven Pr?ferenzen werden mit den rollenspezifischen Pr?ferenzen und den aus der Benutzereingabe abgeleiteten Pr?ferenzen in konsistenter Weise verknüpft, so dass nach Absenden der Anfrage nur die gem?? der Bedingungen und Pr?ferenzen optimalen Tourenvorschl?ge als Ergebnis zurückgeliefert werden (1-click search).

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Drittmittel-Projekt "PeToMoTo: Personalisierte Tourenplanung für mobile Touristikanwendungen", gef?rdert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Projektstart:???? 01.11.2010
Projektende:??? 31.10.2011
Projekttr?ger:? BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie)

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universit?t Augsburg:
Dr. Alfons Huhn
Patrick Roocks
Andreas Zelend
Priv.-Doz. Dr. Markus Endres
Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen: Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG

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