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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

GECKOmmender: Personalised Theme and Tour Recommendations for Museums

verfasst von : Fabian Bohnert, Ingrid Zukerman, Junaidy Laures

Erschienen in: User Modeling, Adaptation, and Personalization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We present G

ecko

mmender

, a mobile system for personalised theme and tour recommendations in museums, based on a digital site-map representation. Star ratings provided by visitors for seen exhibits are used to predict ratings for unvisited exhibits. The predicted ratings in turn form the basis for recommendations. These recommendations are presented in one of three display modes:

StarMap

– stars on the site map,

HeatMap

– colours from green to red that indicate the interestingness of exhibits (from interesting to not interesting respectively), and

TourPlann

– directed personalised tours through the museum. G

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mmender

was evaluated in a field study at Melbourne Museum (Melbourne, Australia). Our results show that (1) most participants enjoyed G

ecko

mmender

, (2) G

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mmender

’s recommendations often reflected the participants’ personal interests, and (3)

HeatMap

was the most popular display mode.

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  • Finance + Banking
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Metadaten
Titel
GECKOmmender: Personalised Theme and Tour Recommendations for Museums
verfasst von
Fabian Bohnert
Ingrid Zukerman
Junaidy Laures
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-31454-4_3

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