Smart Information Systems

Ein breiteres Angebot, höhere Verfügbarkeit und günstigere Preise sind dafür verantwortlich, dass immer mehr Konsumenten in immer mehr Geschäftsbereichen Einkäufe über das Internet anstatt über den traditionellen Handel tätigen.

Das beginnt beim Bestellen der neuen Digitalkamera, geht weiter beim Buchen des nächsten Familienurlaubs und hört auch bei Behördenwegen und Finanzdienstleistungen noch lange nicht auf. Für Anbieter ist es dabei wichtig, präsent zu sein und zu günstigen Konditionen anbieten zu können. Für Anwendungen, die darauf aufbauen, ist es hingegen wesentlich, den Benutzer sehr schnell zu jenem Angebot zu führen, das seinen Bedürfnissen am besten entspricht.

Smart Information Systems deckt diesen Bereich derzeit bei zahlreichen Online-Plattformen durch die "Smart Assistant"-Lösung sehr gut ab. Langfristig arbeitet das Unternehmen an einer Technologievision, deren Ziel es ist, umfassende und komfortable Suche über einen sehr großen Bereich in der weltweiten E-Commerce-Landschaft abzudecken.

Dazu arbeitet unsere Forschungsabteilung intensiv an den notwendigen Technologien, um einerseits Semantic-Web-basierten E-Commerce Schritt für Schritt in die wirtschaftliche Praxis zu überführen, andererseits an immer intelligenteren Recommender-Systemen und Ansätzen, deren Ziel es ist, den Benutzer mit möglichst wenig Aufwand zum richtigen Ergebnis zu führen. Wichtige Ansätze hierbei sind maschinelles Lernen, selbstorganisierende Informationssysteme und ontologiegestütze Suchalgorithmen, die in Summe die Semantische Suche der Zukunft für das Einkaufen im Internet ermöglichen werden.

Recommender-Systeme

Der Smart Assistant als Produkt wie auch die langfristige Vision des Unternehmens, Suche für Semantic-Web-basierten E-Commerce anzubieten, basierend auf den dahinter stehenden Recommender-Systemen.

Ein Recommender System ist technisch gesehen ein Informationsfilter, der auf Basis umfangreicher Stammdatensätze und mit Hilfe zusätzlicher Informationen zur Laufzeit – etwa Benutzerinteraktion oder aktuelle Benutzerprofile – die passende Information aus dem Stammdatenbereich so präsentiert, dass sie möglichst gut die Anforderungen des Benutzers trifft. Im Falle des Smart Assistant arbeitet das System dabei mit einem Produkt- und Dienstleistungsgraphen als Stamminformation, der alle relevanten Informationen über Produkt- und Angebotsdetails beinhaltet. Der Smart Assistant basiert dabei nicht auf traditionellen Technologien sondern verwaltet die Daten im Hintergrund mit Hilfe eines eigens entwickelten Triplestore-Clusters, der über die Beratungsassistenten generierte Suchanfragen in Form eines Datengraphen repräsentiert und anschließend auf einzelne Semantic-Web-Datenframeworks (so genannte Triplestores) und relationale Datenbanken verteilt. Zur Laufzeit wird über einen interaktiven Beratungsdialog mit dem Benutzer ein individueller, passender Produktgraph erstellt, der anschließend über intelligente Graphmatching-Algorithmen mit der Datenbasis abgeglichen wird. Auf diese Weise können dem Benutzer nicht nur 100%-ige Treffer, sondern im Falle des Fehlens solcher optimalen Produkte, auch passende Alternativvorschläge empfohlen werden.