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Eine Schnittstelle zur Vorhersage von Nutzeranfragen auf Datensätzen

Maisch, Robin M.

Abstract:
Diese Arbeit stellt eine Schnittstelle vor, die, eingebunden in ein Programm, die Aktionen eines Nutzers im Hintergrund auf den lokalen Rechner verarbeitet und speichert, und versucht, aus den gesammelten Daten eine Vorhersage für die nächste Aktion zu ermitteln. Eine Nutzeraktion ist dabei durch die Daten eines Datensatzes definiert, die der Nutzer durch die Aktion abfragen möchte. Aus einer Reihe von Paaren (Nutzereingabe, extrahierte Daten), die automatisch über eine REST-Schnittstelle oder von Hand über eine grafische Nutzeroberfläche in das System eingespeist werden können, wird ein Modell gewonnen, das für jede Aktion alle unmittelbar nachfolgenden Aktionen als Bigramm speichert und ihre Häufigkeit zählt. Die Schnittstelle stellt eine Reihe von Vorhersagestrategien zur Verfügung. Eine davon nutzt ein künstliches neuronales Netz, das das System in die Lage versetzt, auch dann einen Aktionsvorschlag zu machen, wenn der Nutzer zuvor eine völlig unbekannte Aktion ausgeführt hat. Die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzes wurde an Beispieldaten getestet und evaluiert. Für die Evaluation wurden zufällig Modelle mit Aktionsfolgen generiert, die menschliches Verhalten nachahmen sollten. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000100678
Veröffentlicht am 18.12.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000100678
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Bachelor
Schlagwörter Vorhersagestrategien. Aktionsfolgen, JSON-Datei, Tensorkodierung
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