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TransPer: Unterschied zwischen den Versionen

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|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.
 
|Beschreibung EN=In the project "TransPer: Transparent Personalization in E-Commerce" aspects of causality, robustness and uncertainty of AI applications in an industrial environment are considered. The project specifically focuses on how product recommendations in the e-commerce sector can be made more transparent in order to achieve better customer satisfaction and to ensure compliance with legal requirements. In the project, the KIT Institute AIFB under the direction of Dr. Färber develops modules to make product recommendations in online web shops transparent. Econda GmbH, which works with around 20% of all German online shops, acts as an industrial partner.
 
|Beschreibung EN=In the project "TransPer: Transparent Personalization in E-Commerce" aspects of causality, robustness and uncertainty of AI applications in an industrial environment are considered. The project specifically focuses on how product recommendations in the e-commerce sector can be made more transparent in order to achieve better customer satisfaction and to ensure compliance with legal requirements. In the project, the KIT Institute AIFB under the direction of Dr. Färber develops modules to make product recommendations in online web shops transparent. Econda GmbH, which works with around 20% of all German online shops, acts as an industrial partner.
|Kontaktperson=Michael Färber, Kristian Noullet
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|Kontaktperson=Michael Färber, Anna Nguyen
 
|Finanziert von=BMBF
 
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|Projektstatus=aktiv
 
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|Forschungsgruppe=Web Science
 
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 
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|Forschungsgebiet=Künstliche Intelligenz
 
|Forschungsgebiet=Künstliche Intelligenz

Version vom 18. Dezember 2020, 16:29 Uhr

Transparent.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.


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 Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Applied Data Science Track - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD'21), Springer, Juli, 2021
(Details)


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