Localina Recommender Client für das iPhone: Go-Live Vorbereitung

Morger, Simon (2010) Localina Recommender Client für das iPhone: Go-Live Vorbereitung. Bachelor thesis, HSR Hochschule für Technik Rapperswil.

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Abstract

Die Astina AG entwickelt zusammen mit der Universitat Zürich das Recommender System Localina. Ziel dieser Zusammenarbeit ist die Entwicklung eines Ontologie-basierten Empfehlungssystems für Restaurants. Im Herbst 2009 wurde im Rahmen einer Bachelorarbeit ein erster Prototyp einer nativen iPhone App für Localina entwickelt. Die Benutzerfreundlichkeit und Wartbarkeit dieses Prototypen soll nun in der aktuellen Arbeit verbessert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Restaurant-Emfehlungssystemen basieren die Empfehlungen von Localina auf dem persönlichen Geschmack des Benutzers. Diesen lernt das Empfehlungssystem kennen, indem der Benutzer selbst Restaurants bewertet. Eine besondere Anforderung an die Applikation ist daher, dass dem Benutzer klar machen wird, dass er im Gegensatz zu herkömmlichen Empfehlungssystemen genügend Restaurants bewerten muss, um gute Empfehlungen zu erhalten. In einer ersten Projektphase wurden die Probleme des bestehenden Prototypen bezüglich der Benutzerfreundlichkeit anhand von Usability-Tests analysiert. In der Folge wurden verschiedene Konzepte zur Verbesserung des Prototypen entworfen und wiederum anhand von Usability-Tests validiert. Das erarbeitete Konzept floss danach in die Überarbeitung der Localina iPhone App ein. Der Code wurde einem Refactoring unterzogen, um die Maintainability der Codebasis zu verbessern. Mittels Code-Analyse- Tools wurde zudem sichergestellt, dass die Applikation keine Memory-Leaks enthält. Das Bedienkonzept des bestehenden Prototypen wurde grundlegend überarbeitet. Dabei wurde darauf geachtet, dass der Benutzer bei der Bedienung klarer geführt wird. Um den Benutzer zum Bewerten von Restaurants zu animieren, merkt sich Localina neu seine häufigsten Standorte und schlägt ihm dann Restaurants zum Bewerten vor, die sich in deren Umkreis befinden. Die Darstellung der Empfehlungen wurde ebenfalls verbessert. Der Benutzer kann nun zwischen personalisierten Empfehlungen und solchen, die auf dem Durchschnittsgeschmack basieren, wählen. Zudem konnte die Reaktionsgeschwindigkeit des Benutzerinterfaces stark verbessert werden, was sich ebenfalls positiv auf die Usability auswirkt. Tests mittels Codeanalyse-Tools zeigen, dass die Codequalität der Applikation den Anforderungen genügt, um im App-Store veröffentlicht zu werden. Dank Verbesserungen an der Codebasis ist die Applikation zudem besser wart- und ausbaubar.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: Topics > Software
Area of Application > Consumer oriented
Area of Application > Mobile
Technologies > Operating Systems > iOS
Brands > Apple
Metatags > IFS (Institute for Software)
Divisions: Bachelor of Science FHO in Informatik > Bachelor Thesis
Creators:
CreatorsEmail
Morger, SimonUNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
Thesis advisorStolze, MarkusUNSPECIFIED
ExpertSteiger, PatrickUNSPECIFIED
Funders: Astina AG
Depositing User: HSR Deposit User
Date Deposited: 24 Jul 2012 07:56
Last Modified: 24 Jul 2012 09:35
URI: http://eprints.hsr.ch/id/eprint/84

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