Das Problem, zu einem Thema "passende" Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen".
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Die Qual der Wahl haben - in Zeiten globaler Angebotsverdichtung und der Omnipräsenz von Digitalmarketing treffen wir mit zunehmender Häufigkeit auf dieses Unproblem. Immer dann begegnet es uns, wenn wir beim Treffen einer Entscheidung sehr viele Alternativen zur Verfügung haben: In welches von 194 Ländern investieren wir unsere knapp bemessenen Urlaubstage am besten? Welcher von rund 500.000 Filmen soll als nächstes über unseren Bildschirm laufen? Im schlimmsten Fall müssen wir auch noch verschiedene Eigenschaften gegeneinander abwägen: Ist uns die Sprache im Urlaubsland wichtiger oder das Wetter? Ist es uns wichtiger, dass ein bestimmter Schauspieler involviert ist oder muss vor allem das Genre des Films stimmen? Die fortschreitende Digitalisierung von Entscheidungsumgebungen konfrontiert uns schonungslos mit Komplexität - und Komplexität in Entscheidungssituationen ist teuer. Diese Arbeit führt das Problem der Informationsüberflutung auf unser vergleichsweise eher eingeschränktes menschliches Vermögen zur Verarbeitung großer Informationsmengen zurück. Als Lösungsvorschlag wird ein automatisierter Informationsfilter - ein zunehmend verbreiteter Systemtyp aus der Klasse der Entscheidungsunterstützungssysteme - prototypisch umgesetzt. Dieser erlernt das Präferenzprofil eines Entscheiders anhand historisch gespeicherter Präferenzinformationen, verdichtet es und nutzt das verdichtete Profil zur Vorfilterung der in digitalen Entscheidungsumgebungen typischerweise sehr großen Mengen von Entscheidungsalternativen. Auf diese Weise können die Kosten der Entscheidungsfindung vom Entscheider an den Filteralgorithmus ausgelagert und das Kosten-Nutzen-Verhältnis einer Entscheidungssituation gesteigert werden.
Aktualisiert: 2021-12-20
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Personalisierte Produktempfehlungen sind im e-Commerce allgegenwärtig. Beim Stöbern nach Büchern in Online-Shops werden dem Kunden Neuheiten präsentiert, welche auf dessen individuelles Leseinteresse abgestimmt sind. Beim Online-Kauf von Computern wird exakt passendes Zubehör als Ergänzung zur Bestellung angeboten. In kommerziellen Musikwebportalen erfolgt kundenspezifisch eine Vorstellung jener Künstler, welche stilistisch den bisherigen musikalischen Vorlieben ähneln. Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive werden durch Produktempfehlungen Verbundkäufe sowie gezielte Produktsubstitutionen im Warenkorb gefördert. Aus Kundenperspektive unterstützen Produktempfehlungen die jeweilige Kaufentscheidung durch Hervorhebung individuell relevanter Produkte aus dem Gesamtsortiment.
Eine Übertragung des Konzeptes der automatisierten Produktempfehlung in die "reale Welt", hier insbesondere auf den umsatzstarken Markt des stationären Lebensmitteleinzelhandels, ist vielfach motiviert worden. Eine sinnvolle Lösung bestand bislang jedoch nicht.
In der Arbeit wird ein integratives Konzept vorgestellt, wie Produktempfehlungen im stationären Einzelhandel kaufprozessbegleitend generiert und ausgegeben werden können. Basierend auf einer RFID-gestützten Datenerfassung können hierdurch personalisierte Empfehlungen in Echtzeit an den Kunden übermittelt werden und diesen unmittelbar bei seinen Kaufentscheidungen vor dem Ladenregal unterstützen. Die Spezifikation einer Systemarchitektur zur Unterstützung von Up- und Cross-Selling-Empfehlungsprozessen für sowohl anonyme Kunden als auch für Teilnehmer eines Kundenbindungsprogrammes dient als Schnittstelle zur IT-technischen Realisierung.
Die Arbeit wendet sich insbesondere an Vertreter aus der Praxis sowie an Wissenschaftler mit Interesse an den Themenbereichen der Recommender Systeme, des In-Store-Marketing und des Ubiquitous Computing.
Aktualisiert: 2019-12-12
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