Dissertation. Doktoringenieur (Dr.-Ing.) vorgelegt an der Technischen Universität Dresden Fakultät Informatik

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1 TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN Fakultät Informatik, Institut für Angewandte Informatik, Privat-Dozentur für Angewandte Informatik NUTZUNG VON RECOMMENDER-SYSTEMEN UND KOLLEKTIVER INTELLIGENZ IN BUSINESS-ON-DEMAND Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doktoringenieur (Dr.-Ing.) vorgelegt an der Technischen Universität Dresden Fakultät Informatik geboren am 04. März 1981 eingereicht von Dipl.-Inf. Eva-Maria Schwartz in Karl-Marx-Stadt (heute Chemnitz) Gutachter: PD Dr.-Ing. habil. Martin Engelien Technische Universität Dresden Prof. Dr. Ulrich Eisenecker Technische Universität Leipzig Tag der Verteidigung: 23. April 2012 Dresden im November 2011

2 INHALTSVERZEICHNIS Abbildungsverzeichnis 15 Tabellenverzeichnis 18 Abkürzungsverzeichnis 20 1 Einleitung Softwareentwicklung als Problemfeld Softwarekrise Internet der Dienste Problemverschiebung durch SaaS Merkmale guter Software Forschungsprojekt Software on Demand Lösungsansätze Kollektive Intelligenz als Wissensbasis Möglichkeiten, die kollektive Intelligenz zu integrieren Requirement Engineering Kollaborative Service-Designer Von der Usability zur Kollability" Up to date" durch das Kollektiv Recommender-Systeme als Wissensvermittler Aufbau der Arbeit und Abgrenzung des Themas 33 2 Typologie der Anwendungssoftware Einleitung Individualsoftware Standardsoftware Standard-vs. Individualsoftware Kriterienauswahl 39 7

3 2.4.2 Vergleich nach Zeit Kostenvergleich Nutzerzufriedenheit Zusammenfassung Software-as-a-Service (SaaS) Vergleich nach Zeit Kostenvergleich Nutzerzufriendenheit Problemanalyse derzeitiger Softwareherstellungstrends Verbesserung der Kriterien durch kollektive SaaS Vergleich nach Zeit Vergleich nach Kosten Vergleich nach Nutzerzufriedenheit 50 3 Kollektive Intelligenz Prinzip der kollektiven Intelligenz bzw. Schwarmintelligenz Kollektive Intelligenz im Web Kategorisierung der Nutzungsmöglichkeiten der kollektiven Intelligenz im Web Aktive Partizipation Passive Partizipation Aktives Rating Passives Rating Aktives Contributive-Development Passives Contributive-Development Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des Business-on-Demand Randbedingungen Einsatzmöglichkeiten Darstellungsmöglichkeiten 62 8 Inhaltsverzeichnis

4 4 Recommender-Systeme Prinzip Bewertungsskalen Bewertungsaufnahme Konzepte und Methoden Content-Based-Filtering (CBF) Collaborative-Filtering (CF) Hybride Systeme Kontextabhängige Recommender-Systeme Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Business-on-Demand 73 5 Komparativer Ähnlichkeitsalgorithmus (CSA) Grundidee Beschreibung der allgemeinen Aufgabenstellung Ausgangssituation Besondere Anforderungen Voraussetzungen Mathematische Beschreibung Definition der Merkmals-und Eigenschaftsvektoren Anfangsinformationen Ähnlichkeits- und Abstandsfunktion Ähnlichkeits- und Empfehlungsmatrix Aufbau des Algorithmus Berechnung der Gewichte Berechnung der gewichteten Ähnlichkeit Berechnung der Empfehlung Beispiel zur Empfehlung von Objekten anhand des CSA Ausgangsinformationen Berechnung der kollektiven Gewichtungsfaktoren Layout-Empfehlungen anhand des CSA 91 Inhaltsverzeichnis 9

5 6 Validierung des Ansatzes Aufbau der Validierung Experimentelle Überprüfung Paket CSATest" Aufbau des experimentellen Tests Verhalten des Algorithmus bei steigender Nutzerzahl Zusammenfassung Benutzertest Nutzermodellierung Objektmodellierung Aufbau der Nutzerbasis Aufbau des Tests Auswertung Zusammenfassung der Validierung Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Ergebnisse der Arbeit Ausblick 109 Literaturverzeichnis 118 Glossar 120 A Web A.1 Was ist Web 2.0? 121 A.2 Merkmale des Web B Prioritätsalgorithmus Inhaltsverzeichnis

6 C Experimentelle Validierung des CSA 125 C.1 Nutzung des Pakets csatst" 125 C.1.1 Erstellen einer Nutzerbasis 125 C.1.2 Berechnung der kollaborativen Wichtungsfaktoren 126 C.1.3 Erstellen eines neuen Nutzers 128 C.1.4 Berechnung der Empfehlung für einen neuen Nutzer 128 C. 2 Verhalten des Algorithmus in Abhängigkeit der experimentellen Variablen 129 C.2.1 Ergebnisse in Abhängigkeit von Nutzeranzahl und Modifikationsregeln C.2.2 Ergebnis in Abhängigkeit von Objektmerkmalen und Modifikationsregeln. 132 C. 2.3 Ergebnis in Abhängigkeit von Nutzeranzahl und Objektmerkmale 135 D Benutzerbasierte Testergebnisse 137 D. 1 Nutzermodellierung 137 D.2 Objektmodellierung 140 D.3 Nutzerbasis 145 D. 3.1 Demographische Daten 145 D.3.2 Zugangsvoraussetzungen 146 D.3.3 IT-Wissen 147 D.3.4 Fachwissen 149 D.3.5 Auswahl für Aufgabe D.3.6 Auswahl für Aufgabe D.3.7 Auswahl für Aufgabe D.4 Testnutzer 152 D.4.1 Demographische Daten 152 D.4.2 Zugangsvoraussetzungen 154 D.4.3 IT-Wissen 155 D.4.4 Fachwissen 157 D.4.5 Auswahlmöglichkeiten der Layouts 159 Inhaltsverzeichnis 11

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