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TransPer: Unterschied zwischen den Versionen

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|Name EN=Transparent Personalization in E-Commerce
 
|Name EN=Transparent Personalization in E-Commerce
 
|Beschreibung DE=Im Projekt "TransPer: Transparente Personalisierung im E-Commerce" werden Aspekte der Kausalität, Robustheit und Unsicherheit von KI-Anwendungen im industriellen Umfeld betrachtet. Spezifisch fokussiert sich das Projekt darauf, wie Produktempfehlungen im eCommerce-Bereich transparenter gestaltet werden können, um eine bessere Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben zu gewährleisten. In dem Projekt entwickelt das KIT-Institut AIFB unter der Leitung von Dr. Färber Module, um Produktempfehlungen in Online-Webshops transparent zu machen. Die econda GmbH, die mit ca. 20% aller deutschen Online-Shops zusammenarbeitet, fungiert als Industriepartner.
 
|Beschreibung DE=Im Projekt "TransPer: Transparente Personalisierung im E-Commerce" werden Aspekte der Kausalität, Robustheit und Unsicherheit von KI-Anwendungen im industriellen Umfeld betrachtet. Spezifisch fokussiert sich das Projekt darauf, wie Produktempfehlungen im eCommerce-Bereich transparenter gestaltet werden können, um eine bessere Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben zu gewährleisten. In dem Projekt entwickelt das KIT-Institut AIFB unter der Leitung von Dr. Färber Module, um Produktempfehlungen in Online-Webshops transparent zu machen. Die econda GmbH, die mit ca. 20% aller deutschen Online-Shops zusammenarbeitet, fungiert als Industriepartner.
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Das Projekt wird auf '''YouTube''' unter https://youtu.be/6w3bUvWPQXM (Kurzversion) und https://youtu.be/QUHQUJ0UBoI vorgestellt.
 
Das Projekt wird auf '''YouTube''' unter https://youtu.be/6w3bUvWPQXM (Kurzversion) und https://youtu.be/QUHQUJ0UBoI vorgestellt.

Version vom 15. Juli 2021, 12:02 Uhr

Transper.png

Transparente Personalisierung im E-Commerce


Kontaktperson: Michael FärberAnna Nguyen





Projektstatus: aktiv


Beschreibung

Im Projekt "TransPer: Transparente Personalisierung im E-Commerce" werden Aspekte der Kausalität, Robustheit und Unsicherheit von KI-Anwendungen im industriellen Umfeld betrachtet. Spezifisch fokussiert sich das Projekt darauf, wie Produktempfehlungen im eCommerce-Bereich transparenter gestaltet werden können, um eine bessere Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben zu gewährleisten. In dem Projekt entwickelt das KIT-Institut AIFB unter der Leitung von Dr. Färber Module, um Produktempfehlungen in Online-Webshops transparent zu machen. Die econda GmbH, die mit ca. 20% aller deutschen Online-Shops zusammenarbeitet, fungiert als Industriepartner. Das Projekt wird auf YouTube unter https://youtu.be/6w3bUvWPQXM (Kurzversion) und https://youtu.be/QUHQUJ0UBoI vorgestellt.


Involvierte Personen
Michael FärberAnna NguyenPhilipp Sorg


Informationen

bis: k.A.
Finanzierung: BMBF


Partner

econda GmbH


Forschungsgruppe

Web Science


Forschungsgebiet

TransPer (Deep Learning, Künstliche Intelligenz)





Publikationen zum Projekt
article
 - book
 - incollection
 - booklet
 - proceedings
 - phdthesis
 - techreport
 - deliverable
 - manual
 - misc
 - unpublished






inproceedings
Anna Nguyen, Franz Krause, Daniel Hagenmayer, Michael Färber
Quantifying Explanations of Neural Networks in E-Commerce Based on LRP
Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'21), Seiten: 251-267, Springer, Juli, 2021
(Details)


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