Prof. Dr. Fatih Gedikli

Büro: 03.01.173 (Campus Mülheim)
Lehrgebiet: Software Engineering / Web Engineering

Gedikli

Fatih Gedikli ist Professor für „Big Data, Data Warehousing, Mobile und Social Commerce“ am Institut für Informatik der Hochschule Ruhr West. Er ist auf dem Lehrgebiet Software Engineering und Web Engineering tätig und bringt langjährige Berufserfahrung aus der Software-Industrie mit. Er hat als leidenschaftlicher Senior Software Engineer agile sowie klassische IT-Projekte insbesondere im Web-Umfeld und im Big-Data-Kontext in allen Phasen durchgeführt.

Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Erforschung und
Entwicklung von Empfehlungssystemen, eine der erfolgreichsten Anwendungen des
Maschinellen Lernens. Im Zeitalter der Informationsüberflutung spielen
Empfehlungssysteme eine immer wichtigere Rolle, da sie Menschen bei der
Entscheidungsfindung unterstützen können. Bei Fragestellungen wie „Welches
Buch soll ich lesen?“ oder „Welches Hotel soll ich wählen?“ sind
Empfehlungssysteme aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken.
Empfehlungssysteme kommen heute üblicherweise als verkaufsunterstützende
Anwendungen in Webseiten zum Einsatz und weisen den Konsumenten bspw. auf
Produkte, Dienstleistungen oder Nachrichten hin, an denen er interessiert sein
könnte, die er aber noch nicht kennt. Empfehlungssysteme zählen schon heute zu
den wichtigsten Technologien des World Wide Web und bilden die
Schlüsseltechnologie für das personalisierte Web der Zukunft.

Prof. Dr. Gedikli hat Algorithmen zur Erhöhung der
Vorhersagegenauigkeit von Empfehlungssystemen erforscht und entwickelt. Er hat
zum Beispiel das Konzept der Bewertungen für Social Web Tagging-Daten
eingeführt und im Rahmen einer Evaluation gezeigt, wie Tag-Bewertungen mittels
maschinellen Lernverfahren die Vorhersagegenauigkeit solcher Systeme verbessern
können [1]. Außerdem hat er Erklärungsschnittstellen für Empfehlungssysteme
entworfen und analysiert. In verschiedenen UI-Benutzerstudien konnte er zeigen,
wie verschiedene Erklärungsschnittstellen von Empfehlungssystemen die
Wahrnehmung der Benutzer beeinflussen können [2].

Als begeisterter Verfechter für Big-Data-Analysen beschäftigt sich Prof. Dr. Fatih Gedikli mit Lösungen und Tools für das automatische Erkennen und Lernen von Zusammenhängen aus großen Datenmengen. Die Informationsextraktion aus großen Datenmengen mittels Deep Learning gehört zu den wichtigsten Forschungsfeldern von Prof. Dr. Gedikli.

Lehrveranstaltungen im Studiengang E-Commerce

    • Grundlagen der Informatik und Programmierung
    • Softwaretechnik
    • Webtechnologien und mobile Anwendungen
    • Big Data

Ausgewählte Publikationen

    • Fatih Gedikli, Dietmar Jannach: Improving recommendation accuracy based on item-specific tag preferences, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology – ACM TIST, ACM, Volume 4, Number 1, Article 11, 2013.
    • Fatih Gedikli, Dietmar Jannach, Mouzhi Ge: How should I explain? A comparison of different explanations for recommender systems, International Journal of Human-Computer Studies – IJHCS, Springer, Volume 72, Issue 4, 2014.