http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11900 2026-07-23T09:10:56Z 2026-07-23T09:10:56Z Pfeiffer, Jella Scholz, Michael http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11961 2018-03-26T09:09:49Z 2013-01-01T00:00:00Z

Produktempfehlungssysteme mit minimalem Konsumentenaufwand und hoher Genauigkeit Pfeiffer, Jella; Scholz, Michael In aktuellen Arbeiten zu Produktempfehlungssystemen wird die wahlbasierte Conjoint-Analyse zur Messung von Benutzerpräferenzen vorgeschlagen. Diese Methode erzielt eine hohe Empfehlungsqualität und leidet nicht unter dem Start-up-Problem, weil sie auch für neue Nutzer und neue Produkte Empfehlungen generiert. Die Anwendung der wahlbasierten Conjoint- Analyse bedeutet für Konsumenten jedoch einen erheblichen Aufwand, der zu einer Abneigung gegenüber derartigen Empfehlungssystemen führt. In diesem Artikel werden mit einer Simulation die hohe Entscheidungsqualität und der hohe Benutzeraufwand eines nutzenbasierten Systems mit wahlbasierten Conjoint-Analysen mit hierarchischem Bayes’-Schätzer aufgezeigt. Um den Widerspruch zwischen hoher Empfehlungsgüte und niedrigem Aufwand aufzulösen wird ein neuer Ansatz entwickelt, der nur Pareto-effiziente Alternativen zeigt und diese anhand der Anzahl der dominierten Attribute sortiert. Es zeigt sich, dass diese rangbasierte Pareto-Front zu einer besseren Empfehlungsliste führt als die Anwendung der wahlbasierten Conjoint-Analyse. Zudem ist der Aufwand für Konsumenten sehr gering und vergleichbar mit sehr einfachen Sortierverfahren.AbstractIn recent studies on recommendation systems, the choice-based conjoint analysis has been suggested as a method for measuring consumer preferences. This approach achieves high recommendation accuracy and does not suffer from the start-up problem because it is also applicable for recommendations for new consumers or of new products. However, this method requires massive consumer input, which causes consumer reluctance. In a simulation study, we demonstrate the high accuracy, but also the high user’s effort for using a utility-based recommendation system using a choice-based conjoint analysis with hierarchical Bayes estimation. In order to reduce the conflict between consumer effort and recommendation accuracy, we develop a novel approach that only shows Pareto-efficient alternatives and ranks them according to the number of dominated attributes. We demonstrate that, in terms of the decision accuracy of the recommended products, the ranked Pareto-front approach performs better than a recommendation system that employs choice-based conjoint analysis. Furthermore, the consumer’s effort is kept low and comparable to that of simple systems that require little consumer input.

2013-01-01T00:00:00Z Glowalla, Paul Sunyaev, Ali http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11958 2018-03-26T09:09:49Z 2013-01-01T00:00:00Z

Prozessgetriebenes Datenqualitätsmanagement durch Integration von Datenqualität in bestehende Prozessmodelle Glowalla, Paul; Sunyaev, Ali Die Bedeutung einer hohen Datenqualität und die Notwendigkeit von Datenqualität im Kontext von Geschäftsprozessen sind allgemein anerkannt. Prozessmodellierung ist für prozessgetriebenes Datenqualitätsmanagement erforderlich, welches die Datenqualität durch Neugestaltung von Prozessen zur Sammlung oder Änderung von Daten zu erhalten und zu verbessern sucht. Es existiert eine Vielzahl von Modellierungssprachen, welche von Unternehmen unterschiedlich angewendet werden. Der Zweck dieses Artikels ist es, einen kontextunabhängigen Ansatz vorzustellen, um Datenqualität in die Vielfalt der existierenden Prozessmodelle zu integrieren. Die Kommunikation der Datenqualität zwischen Stakeholdern soll unter Berücksichtigung der Prozessmodellkomplexität verbessert werden. Es wurde eine schlagwortbasierte Literaturrecherche in 74 IS-Zeitschriften und drei Konferenzen durchgeführt, in der 1.555 Artikel von 1995 an gesichtet wurden. 26 Artikel, darunter 46 Prozessmodelle, wurden im Detail untersucht. Die Literaturrecherche zeigt die Notwendigkeit einer kontextunabhängigen und sichtbaren Integration von Datenqualität in Prozessmodelle. Zunächst wird die Integration innerhalb eines Modells aufgezeigt. Dann folgt die Integration datenqualitätsorientierter Prozessmodelle mit anderen existierenden Prozessmodellen. Da Prozessmodelle hauptsächlich zur Kommunikation von Prozessen genutzt werden, werden der Einfluss der Integration von Datenqualität und die Anwendung von Mustern zur Komplexitätsreduktion sowie die Auswirkung auf die Komplexitätsmetriken des Modells betrachtet. Es bedarf weiterer Forschung zu Komplexitätsmetriken, um die Anwendbarkeit von Komplexitätsreduktionsmustern zu verbessern. Fehlende Kenntnisse über die Wechselwirkungen zwischen Metriken und fehlende Komplexitätsmetriken behindern die Einschätzung und Vorhersage der Prozessmodellkomplexität und damit die -verständlichkeit. Schließlich kann unser kontextunabhängiger Ansatz ergänzend für die Integration von Datenqualität in spezifische Prozessmodellierungssprachen genutzt werden.AbstractThe importance of high data quality and the need to consider data quality in the context of business processes are well acknowledged. Process modeling is mandatory for process-driven data quality management, which seeks to improve and sustain data quality by redesigning processes that create or modify data. A variety of process modeling languages exist, which organizations heterogeneously apply. The purpose of this article is to present a context-independent approach to integrate data quality into the variety of existing process models. The authors aim to improve communication of data quality issues across stakeholders while considering process model complexity. They build on a keyword-based literature review in 74 IS journals and three conferences, reviewing 1,555 articles from 1995 onwards. 26 articles, including 46 process models, were examined in detail. The literature review reveals the need for a context-independent and visible integration of data quality into process models. First, the authors derive the within-model integration, that is, enhancement of existing process models with data quality characteristics. Second, they derive the across-model integration, that is, integration of a data-quality-centric process model with existing process models. Since process models are mainly used for communicating processes, they consider the impact of integrating data quality and the application of patterns for complexity reduction on the models’ complexity metrics. There is need for further research on complexity metrics to improve applicability of complexity reduction patterns. Missing knowledge about interdependency between metrics and missing complexity metrics impede assessment and prediction of process model complexity and thus understandability. Finally, our context-independent approach can be used complementarily to data quality integration focusing on specific process modeling languages.

2013-01-01T00:00:00Z Buhl, Hans Ulrich http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11955 2018-03-26T09:09:49Z 2013-01-01T00:00:00Z

IT als Fluch und Segen Buhl, Hans Ulrich

2013-01-01T00:00:00Z Loos, Peter Mettler, Tobias Winter, Robert Goeken, Matthias Frank, Ulrich Winter, Alfred http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11960 2018-03-26T09:09:49Z 2013-01-01T00:00:00Z

Methodenpluralismus in der Wirtschaftsinformatik? Loos, Peter; Mettler, Tobias; Winter, Robert; Goeken, Matthias; Frank, Ulrich; Winter, Alfred

2013-01-01T00:00:00Z