Berlin Buzzwords – Day 1 – Relevance Optimization for Check-In Candidate Lists

Ein Frage bei Check-In Applikation ist, welche Locations für den Check-In in welcher Reihenfolge zeige ich an.

  • Zuerst sollte das Ziel definieren => Zeige die geklickt an Rang 1 an oder zeige die geklickte innerhalb der ersten 5 an
  • Die Location für den Check-In anhand der Geo-Location zu bestimmen funktioniert meist nur unzureichend, da z.B. die Daten sehr ungenau sind oder viele Locations an der selben Stelle sind
  • Popularität (Check-Ins in der Vergangenheit) sollte in die Formel zu Bestimmung der Relevanz mit einbezogen werden.
  • Natürlich muss die Popularität auch eine personalisierte Komponenten enthalten, die meine Präferenzen wiederspiegelt
  • Darüber hinaus kann noch eine andere Datenquelle in die Relevanz mit einbezogen werden, z.B. die Anzahl der Klicks in einer Suche nach der Location in einer anderen Applikation
  • Natürlich sollte jeder Parameter noch gewichtet werden durch eine Konstante, dies kann mithilfe von Machine-learning und Auswertung der Ziel-Definition vorgenommen werden
  • Diese Daten können z.B. aus Solr (Suche, Popularität und Geodaten) und einem KV-Store für personalisierte Check-Ins kommen
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