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Hintergrund

Eine Bildungsorganisation wollte die Erfahrung ihrer Teilnehmer verbessern, indem sie eine Empfehlungsmaschine für die Kursauswahl einsetzte. Um die große Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden sind, effizient zu handhaben, entschied man sich für TigerGraph als Datenbanklösung.

Herausforderungen

Die Bildungsorganisation stand vor mehreren Herausforderungen, darunter:

  • Verwaltung einer großen Datenmenge aus mehreren Quellen, z. B. demografische Teilnehmerdaten, Anmeldehistorie und Kursauswertungen.
  • Personalisierte Empfehlungen für jeden Teilnehmer basierend auf seinen Vorlieben und Zielen
  • Bereitstellung von Echtzeit-Empfehlungen basierend auf den neuesten Daten.

Lösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, entschied sich das Unternehmen aufgrund seiner nativen Grafikverarbeitungsfunktionen für TigerGraph als Empfehlungsmaschine. Mit TigerGraph verwalteten sie mühelos die große Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden waren. Sie luden Daten aus verschiedenen Quellen in TigerGraph und erstellten ein Diagrammmodell, um die Daten darzustellen.

Die Empfehlungsmaschine wurde unter Verwendung der GSQL-Abfragesprache von TigerGraph erstellt, die eine leistungs- und ausdrucksstarke Möglichkeit zum Abfragen und Analysieren der Daten bot. Darüber hinaus ermöglichte GSQL der Organisation, Empfehlungen für jeden Teilnehmer basierend auf seinen Vorlieben und Zielen zu personalisieren. Die Echtzeit-Indizierungs- und Abfragefunktionen von TigerGraph ermöglichten es der Organisation, Echtzeit-Empfehlungen auf der Grundlage der neuesten Daten anzubieten.

Ergebnisse

Die Bildungsorganisation implementierte mit TigerGraph eine erfolgreiche Empfehlungsmaschine für die Kursauswahl. Die Engine lieferte personalisierte Empfehlungen in Echtzeit und verbesserte die Erfahrung der Teilnehmer bei der Kursauswahl. Darüber hinaus erleichterte die native Grafikverarbeitung von TigerGraph und GSQL die Verwaltung der großen Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden sind.

Als Ergebnis bemerkte die Organisation eine signifikante Verbesserung der Zufriedenheit der Teilnehmer mit dem Kursauswahlprozess und eine Zunahme der Teilnehmerbindung. Die Empfehlungsmaschine identifizierte Teilnehmer, bei denen die Gefahr besteht, dass sie aussteigen, und gab personalisierte Empfehlungen, um sie auf Kurs zu halten.

Schlussfolgerung

Schließlich demonstrierte TigerGraph seine Effektivität als Lösung für die Empfehlungsmaschine der Bildungseinrichtung. Die native Grafikverarbeitung und die GSQL-Abfragesprache ermöglichten die mühelose Handhabung großer Datenmengen und Beziehungen, die in den Empfehlungsprozess eingebunden sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Empfehlungsmaschine den Teilnehmern personalisierte und Echtzeit-Empfehlungen lieferte, ihre Erfahrung bei der Kursauswahl verbesserte und die Teilnehmerbindung erhöhte.

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