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Artificial Intelligence for Online Review Platforms - Data Understanding, Enhanced Approaches and Explanations in Recommender Systems and Aspect-based Sentiment Analysis
Hopf, Marcus (2022) Artificial Intelligence for Online Review Platforms - Data Understanding, Enhanced Approaches and Explanations in Recommender Systems and Aspect-based Sentiment Analysis. Dissertation, Universität Regensburg.Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 16 Sep 2022 08:30
Hochschulschrift der Universität Regensburg
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.52707
Zusammenfassung (Englisch)
The epoch-making and ever faster technological progress provokes disruptive changes and poses pivotal challenges for individuals and organizations. In particular, artificial intelligence (AI) is a disruptive technology that offers tremendous potential for many fields such as information systems and electronic commerce. Therefore, this dissertation contributes to AI for online review platforms ...
The epoch-making and ever faster technological progress provokes disruptive changes and poses pivotal challenges for individuals and organizations. In particular, artificial intelligence (AI) is a disruptive technology that offers tremendous potential for many fields such as information systems and electronic commerce. Therefore, this dissertation contributes to AI for online review platforms aiming at enabling the future for consumers, businesses and platforms by unveiling the potential of AI. To achieve this goal, the dissertation investigates six major research questions embedded in the triad of data understanding of online consumer reviews, enhanced approaches and explanations in recommender systems and aspect-based sentiment analysis.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Der epochale und immer schnellere technologische Fortschritt führt zu disruptiven Veränderungen und stellt zentrale Herausforderungen für Individuen und Organisationen. Insbesondere Artificial Intelligence (AI) stellt eine disruptive Technologie dar, die enormes Potenzial für viele Bereiche wie Information Systems oder Electronic Commerce bietet. Deshalb leistet diese Dissertation einen Beitrag ...
Der epochale und immer schnellere technologische Fortschritt führt zu disruptiven Veränderungen und stellt zentrale Herausforderungen für Individuen und Organisationen. Insbesondere Artificial Intelligence (AI) stellt eine disruptive Technologie dar, die enormes Potenzial für viele Bereiche wie Information Systems oder Electronic Commerce bietet. Deshalb leistet diese Dissertation einen Beitrag zu AI für Online Review Plattformen um die Zukunft für Kunden, Unternehmen und Plattformen zu ermöglichen durch das Freisetzen des Potenzials von AI. Um dieses Ziel zu erreichen untersucht die Dissertation sechs zentrale Forschungsfragen welche in den Dreiklang von Datenverständnis von Online Consumer Reviews, Erweiterten Ansätzen und Erklärungen bei Recommender Systemen und Aspekt-basierter Sentimentanalyse.
Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
| Datum | 25 August 2022 |
| Begutachter (Erstgutachter) | Prof. Dr. Bernd Heinrich |
| Tag der Prüfung | 7 Juli 2022 |
| Institutionen | Wirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) Informatik und Data Science > Fachbereich Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) |
| Stichwörter / Keywords | artificial intelligence, online consumer reviews, data understanding, enhanced approaches, explanations, recommender systems, aspect-based sentiment analysis |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik |
| Status | Veröffentlicht |
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja |
| URN der UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-527076 |
| Dokumenten-ID | 52707 |
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