Empfehlungssysteme fur Gruppen. Wie man die Genauigkeit verbessert und unterschiedliche Settings abdeckt

Konsumenten sehen sich in Zeiten des Internets einer regelrechten Informationsflut gegenber. Die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern, wird fr viele immer schwieriger. Eine Lsung bieten Empfehlungssysteme. Diese reduzieren die Komplexitt von Entscheidungen, sodass Nutzer relevante Informationen schneller finden.

Ob bei der Urlaubsplanung oder beim Streaming, viele Anbieter setzen schon jetzt auf Gruppenempfehlungssysteme. Die jeweiligen Lsungen knnen aber noch nicht allgemein angewandt werden. Wie Marina Hell verdeutlicht, fehlt uns derzeit noch ein domainunabhngiges Empfehlungssystem fr Gruppen.

Wie knnen in einem unabhngigen Setting Empfehlungen fr Gruppen generiert werden? Und wie erreichen Empfehlungen eine bessere Genauigkeit? Hell erklrt die theoretischen Grundlagen und entwickelt ein eigenes domnenunabhngiges Empfehlungssystem fr Gruppen.

Aus dem Inhalt:
- Empfehlungsalgorithmus;
- Filtering;
- Gruppierungsstrategie;
- Prferenz;
- Cluster