Information retrieval and recommendation methods for a course search engine
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2020-12-15
Department
Major/Subject
Acoustics and Audio Technology
Mcode
ELEC3030
Degree programme
CCIS - Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences (TS2013)
Language
en
Pages
102+6
Series
Abstract
University students are continuously searching for relevant courses. In this thesis, course recommendations are implemented as a form of a search engine. A user can express their interests as a query, and furthermore, the system is filtering and recommending contents to the user. The recommended items are generated using knowledge-based filtering with ranked information retrieval and promotion. This thesis aims to give an evidence on methods that perform best for a course search engine. Recommender systems are examined in a literature review covering topics on information retrieval, information visualization as well as user-centered design. The design process consists of three search engine prototypes that are evaluated in terms of their recommendation properties, ranked retrieval methods, search strategies and information visualization. User study consists of interviews and quantitative data collected through a questionnaire, providing iterative feedback on the usability of the prototypes. The results show that multiple features are valuable for a course search engine, such as the number of recommended items, information shown about courses and how the information is visualized. For the development of a course search engine, important considerations are the selection and the number of recommended items, their accuracy and diversity, as well as their relevance for the users.Yliopiston opiskelijat etsivät jatkuvasti uusia kursseja. Tässä diplomityössä on tutkittu suositusjärjestelmiä ja niiden käyttöä kurssien suosittelussa. Kurssisuositukset toteutetaan hakukoneena, joka soveltaa tietopohjaista suodatusta järjestettyjen tiedonhakutulosten kanssa. Tämän työn tarkoituksena on arvioida kurssihakukoneen menetelmiä. Suositusjärjestelmiä tutkitaan kirjallisuuskatsauksessa, joka kattaa tiedonhaun, tiedon visualisoinnin ja käyttäjäkeskeisen suunnittelun aiheet. Suunnitteluprosessi koostuu kolmesta hakukoneen prototyypistä, joita arvioidaan niiden suositusominaisuuksien, järjestettyjen hakumenetelmien, hakustrategioiden ja tiedon visualisoinnin perusteella. Käyttäjätutkimus koostuu haastatteluista ja kyselylomakkeen kautta kerätyistä tiedoista, jotka antavat tuloksia prototyyppien käytettävyydestä. Tulokset osoittavat, että kurssihakukoneelle on tärkeää ominaisuudet, kuten suositeltujen kurssien lukumäärä, kursseista näytettävät tiedot ja kuinka nämä tiedot visualisoidaan. Kurssihakukoneelle on tärkeää suositeltavien kurssien valinta ja määrä, suositusten tarkkuus ja monimuotoisuus sekä merkityksellisyys käyttäjille.Description
Supervisor
Takala, TapioThesis advisor
Kauppinen, TomiKeywords
recommender system, information retrieval, information visualization, user study, search engine