Collaborative Filtering. Die Anwendung von Empfehlungssystemen im E-Commerce

Durch die neuen Mglichkeiten des E-Commerce hat sich fr den Endkunden das Angebot an Produkten enorm vergrert. Gerade in groen Online Shops ist es beinahe unmglich, gezielt interessante Inhalte herauszusuchen. Verbraucher setzen deswegen verstrkt auf persnliche Empfehlungen aus dem Bekanntenkreis.

Auch die Online Shops sind sich dieses Problems bewusst. In seiner Publikation erklrt Anh Dang, wie Unternehmen mit sogenannten Empfehlungssystemen gegensteuern. Vor allem das Collaborative Filtering eignet sich, um aus Bewertungen hnlicher Nutzer geeignete Empfehlungen abzuleiten.

Allerdings sind auch beim Collaborative Filtering die Skalierbarkeit sowie die Empfehlungsqualitt nicht garantiert. Gleichzeitig sind sie aus der heutigen Praxis nicht mehr wegzudenken. Dang gibt deshalb einen umfassenden berblick ber das Collaborative Filterung und schlsselt dabei auch dessen Algorithmen auf.

Aus dem Inhalt:
-Amazon;
-Ebay;
-Online Shopping;
-Speicherbasierter Algorithmus;
-Modellbasierter Algorithmus;
-Marketing