Zum maschinellen Lernen für benutzeradaptive Systeme am Beispiel Bayes'scher Netze

Abstract

Der vorliegende Beitrag beleuchtet die engen Zusammenhänge zwischen der Aufgabenstellung beim maschinellen Lernen und der Aufgabenstellung benutzeradaptiver Systeme. Es werden kritische Problemstellungen identifiziert und diskutiert, die typischerweise die direkte Anwendung maschineller Standardlerntechniken im Kontext benutzeradaptiver Systeme erschweren. Im zweiten Teil des Beitrags wird eine Konzeption vorgestellt, die einige dieser Probleme eines Einsatzes maschineller Lernverfahren Bayes’scher Netze in benutzeradaptiven Systemen durch Integration existierender und speziell für die Benutzermodellierung modifizierter bzw. neu entwickelter Verfahren löst.