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    <id>2042</id>
    <completedYear>2025</completedYear>
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    <thesisDateAccepted>2025-04-28</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Untersuchung von Methoden zur Vorhersage der Ausleihzahlen von Büchern in öffentlichen Bibliotheken anhand ihrer Coverbilder</title>
    <abstract language="deu">In dieser Arbeit untersuche ich, ob anhand der Coverbilder von Büchern deren Ausleihhäufigkeit in öffentlichen Bibliotheken vorhergesagt werden kann. Zusätzlich werte ich aus, ob ein Einbezug der Titel der Bücher sowie der Namen der Autor*innen die Vorhersagequalität verbessert. Dazu setze ich Werkzeuge aus dem Bereich Machine Learning ein. Mithilfe von Bild- und Textverarbeitungsverfahren (die Erstellung von Farbhistogrammen sowie die Verwendung von mit Deep Learning vortrainierten Modellen) erstelle ich Embeddings für die vorliegenden Daten. Die Ausleihhäufigkeit versuche ich in Form einer Klassifikation vorherzusagen, und verwende dafür einen KNN-Algorithmus. Die Vorhersagegenauigkeit (Accuracy) erreicht, unter Verwendung verschiedener Kombinationen von Embeddings und weiterer Parameter, nur einen Höchstwert von 65%. Damit ist die Vorhersage zwar besser, als zufälliges Raten, aus meiner Sicht aber nicht ausreichend belastbar, um auf dieser Grundlage zum Beispiel Erwerbungsentscheidungen zu treffen.</abstract>
    <abstract language="eng">In this thesis, I investigate whether the cover images of books can be used to predict their circulation frequency in public libraries. Additionally, I analyse whether the inclusion of titles of the books and the names of the authors improves the prediction quality. For this, I use machine learning tools. With the help of image and text processing methods (colour histograms and pre-trained deep learning models), I create embeddings for the data. I try to predict the circulation frequency as a classification using a KNN algorithm. Using different combinations of embeddings and other parameters, the prediction accuracy reaches a maximum value of 65%. This makes the prediction better than random guessing, but in my opinion, it is not sufficiently reliable to be used e.g. as a basis for making acquisition decisions.</abstract>
    <identifier type="doi">10.15771/MA_2025_4</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20420</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="Citation">Bretträger, B. (2025). Untersuchung von Methoden zur Vorhersage der Ausleihzahlen von Büchern in öffentlichen Bibliotheken anhand ihrer Coverbilder (Masterarbeit, Technische Hochschule Wildau). https://doi.org/10.15771/MA_2025_4</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Birgit Bretträger</author>
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      <language>deu</language>
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      <value>Bibliothek</value>
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      <value>Coverbilder</value>
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      <value>machine learning</value>
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      <value>Bildverarbeitung</value>
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      <value>Maschinelles Lernen</value>
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    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
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    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Wirtschaft, Informatik, Recht</collection>
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    <collection role="Abschlussarbeiten_der_TH_Wildau" number="">Bibliotheksinformatik</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
    <thesisGrantor>Technische Hochschule Wildau</thesisGrantor>
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