search query: @keyword suodattaminen / total: 3
reference: 1 / 3
« previous | next »
Author:Luusua, Vesa
Title:Designing a content filtering mechanism for a mobile push messaging service
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:(7) + 62      Language:   eng
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Main subject:Vuorovaikutteinen digitaalinen media   (T-111)
Supervisor:Takala, Tapio
Instructor:Kurvinen, Esko
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Keywords:recommender system
filtering
location awareness
news
social media
social network
suosittelujärjestelmä
suodattaminen
paikkatietoisuus
uutiset
sosiaalinen media
sosiaalinen verkko
Abstract (eng): Because of the recent development in mobile devices new emergent patterns have been spotted in the consumption of news and social media.
People are connected to their favourite services almost all the time and this has introduced a new breed of ubiquitous services such as Foursquare and Brightkite.
They are location aware services that allow people to interact with their surroundings.
However, news services that truly adapt the ubiquitous nature of mobile devices need to offer personalized content.

This thesis takes a closer look to the recommender systems that can help to filter out relevant information in mobile context.
The current range of filtering mechanisms that work in mobile environment is limited to location aware services and items that have coordinates attached to them.
However, in this study, the target service is a news alert service that uses mobile push messaging.
There are existing services in this area, but they do not offer personalized content.

There are two widely used approaches to build a recommendation engine: content-based filtering and collaborative filtering.
In addition, this study reviews also the possibility to use social networks for filtering purposes as well as possibility to use context-based filtering.

As a result, this study proposes an approach, which is a hybrid filtering mechanism.
It is mainly based on social network filtering, but takes into an account user's contextual information.
The possibility to use content-based techniques is also considered - text content analysis can be used for searching location information.

The proposed solution is a rating algorithm that contains three components: the proximity or closeness of social object (e.g. status update) in question, the overall buzz it has created in user's social network and time decay factor.
Abstract (fin): Mobiililaitteiden viimeaikaisen kehityksen myötä uutisten ja sosiaalisen median kulutus on saanut uusia muotoja.
Ihmiset ovat yhä tiiviimmin yhteydessä niihin palveluihin, joista pitävät.
Tämä on luonut uuden tyyppisiä ubiikkeja palveluita kuten Foursquare ja Brightkite.
Ne tarjoavat lokaatiopohjaisia palveluita, jotka antavat käyttäjille mahdollisuuden olla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa.
Sen sijaan uutispalveluiden, jotka todella ottavat huomioon mobiililaitteiden ubiikin luonteen, täytyy tarjota käyttäjilleen personoitua sisältöä.

Tässä diplomityössä käydään läpi erilaisia suosittelumekanismeja, jotka voivat auttaa olennaisen informaation suodattamisessa mobiilissa ympäristössä.
Nykyiset mobiiliympäristössä toimivat suosittelumekanismit ovat rajoittuneet lokaatiopohjaisiin palveluihin ja asioihin, joihin on liitetty koordinaattitietoa.
Sen sijaan tämän työn kohteena on uutisista hälyttävät palvelut, jotka käyttävät puhelimen viestitystä.
Tällaisia palveluita on olemassa, mutta ne eivät tarjoa personoitua sisältöä.

Suosittelumekanismin rakentamiseen on kaksi laajasti käytettyä lähestymistapaa.: sisältöpohjainen ja kollaboratiivinen suodatus.
Lisäksi työssä tutkitaan mahdollisuutta käyttää suodatukseen sosiaalisia verkostoja sekä kontekstipohjaista toteutusta.

Menetelmä, jota ehdotetaan tutkimuksen lopuksi, on yhdistelmä eri vaihtoehdoista.
Pääosin se nojaa sosiaalisen verkoston käyttämiseen suodatuksessa, mutta huomioi käyttäjän käyttökontekstin.
Sisältöpohjaisten tekniikoiden käyttöä käydään myös läpi, sillä tekstisisällön analysoimista voidaan käyttää lokaatiotiedon etsimiseen.

Ehdotettu ratkaisu on algoritmi, joka painottaa sisältöjä kolmen komponentin avulla: sosiaalisen objektin (kuten status viestin) läheisyys, objektin aiheuttama huomio käyttäjän sosiaalisessa verkossa ja objektin tuoreus vaikuttavat arvosteluun.
ED:2010-08-27
INSSI record number: 40310
+ add basket
« previous | next »
INSSI