Kontextbewusstsein (Context Awareness) gewinnt zunehmend an Bedeutung und wird für verschiedene interaktive Systeme anwendbar. Verglichen zu traditionellen Empfehlungssystemen können kontextbewusste Empfehlungssysteme (Context-aware recommender systems - CARS) relevantere Empfehlungen generieren, indem sie sich an die spezifische Kontext-Situation des Benutzers anpassen. So kann beispielsweise ein Empfehlungssystem für Kinofilme um Kontextparameter wie Kino, Zeit und Begleitung erweitert werden, um die Empfehlungen an die jeweilige Situation des Nutzers anzupassen. Hier kann der empfohlene Film signifikant vom jeweiligen Kontext abhängen, z.B. ob man unter der Woche mit den Eltern ins Kino geht oder Samstagabend mit der Freundin oder dem Freund. Traditionelle Empfehlungssysteme, die einen z.B. kollaborativen Ansatz verfolgen, berücksichtigen diese Kontextparameter nicht und generieren Empfehlungen auf Basis von Nutzern mit ähnlichen Präferenzen; so auch bei Produktempfehlung in Online-Shops (z.B. Amazon: „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch…. “). Kontextparameter können die generierten Empfehlungen entscheidend verbessern und einen signifikanten Wettbewerbsvorteil darstellen. Aber nicht nur im Rahmen von Empfehlungssystemen, sondern auch bei mobiler Werbung auf Smartphones spielen Kontextparameter eine entscheidende Rolle. Hier ist die angezeigte Werbung häufig von Kontextparametern wie Ort und Zeit abhängig, z.B. Werbung für ein in der Nähe befindliches Café innerhalb der Öffnungszeiten. Auch hier können noch weitere Kontextparameter ergänzt werden, um Anzeigeverhalten zu Optimieren und die Effektivität von Werbung zu steigern.

Insgesamt ist „Context Awareness“ im Zusammenhang mit Empfehlungssystemen und mobiler Werbung ein ziemlich breit gefächerter Bereich. Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabe und Forschungsfrage steht im Kontext der jeweiligen Interessen und Fähigkeiten der Studenten.

Mögliche Aufgaben und Forschungsfragen:

• Welche CARS-Konzepte können auf Context-Aware Mobile Advertisement übertragen werden?
• Entwicklung einer App zum Thema „Context-Aware Mobile Couponing“ zusammen mit einer kleinen Feldstudie.
• Welche Rolle spielt der soziale Kontext im Rahmen mobiler Werbung?
• Entwicklung eines Frameworks zur Extraktion von Kontextparametern aus Nutzungsdaten mobiler Endgeräte. Entwicklung einer Webanwendung zur Auswertung und von erfassten Nutzungsdaten (z.B. App-Statistiken, GPS-Traces).
• Entwicklung einer Anwendung zum kontextbewussten und intermodalen Transport in Smart Cities.

• Adomavicius, G. and A. Tuzhilin (2015). Context-Aware Recommender Systems. Recommender Systems Handbook. F. Ricci, L. Rokach and B. Shapira. Boston, MA, Springer US: 191-226.

• Fang, Z., et al. (2015). "Contemporaneous and delayed sales impact of location-based mobile promotions." Information Systems Research 26(3): 552-564.     

• Luo, X., et al. (2013). "Mobile targeting." Management Science 60(7): 1738-1756.

• Molitor, D., et al. (2016). "Measuring the effectiveness of location-based advertising: A randomized field