Profilbasierte Methoden für die Empfehlungsgenerierung

Thomas Pernpeintner, 2004

Zusammenfassung

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Methoden, die eine automatisierte Erstellung von Empfehlungen für Kunden eines Online-Services erstellen. Als Datenbasis für diese Empfehlungen dienen Kunden- und Produktprofile. Diese Daten werden mit den vorgestellten Methoden analysiert, kombiniert und automatisiert zu Empfehlungen verarbeitet. Anschließend werden Anwendunsgmodelle anhand eines Beispiels aus der freien Wirtschaft vorgestellt.

Inhaltsverzeichnis

Einleitung
2 Recommendation Engines
2.1 Klassifizierung von Recommendation Systems
2.2 Ziele und Auswirkungen von Recommendation Systems
2.3 Datenschutz

3 Methoden f�r die Empfehlungsgenerierung
3.1 Erstellung von Profilen
3.2 Collaborative Filtering
3.3 Informational Filtering
3.4 Kombination der Filterverfahren

4 Anwendungsmodelle von Empfehlungsgenerierungen

5 Fazit

Dokumention als PDF




	Profilbasierte Methoden für die Empfehlungsgenerierung Thomas Pernpeintner, 2004 Zusammenfassung Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Methoden, die eine automatisierte Erstellung von Empfehlungen für Kunden eines Online-Services erstellen. Als Datenbasis für diese Empfehlungen dienen Kunden- und Produktprofile. Diese Daten werden mit den vorgestellten Methoden analysiert, kombiniert und automatisiert zu Empfehlungen verarbeitet. Anschließend werden Anwendunsgmodelle anhand eines Beispiels aus der freien Wirtschaft vorgestellt. Inhaltsverzeichnis Einleitung 2 Recommendation Engines 2.1 Klassifizierung von Recommendation Systems 2.2 Ziele und Auswirkungen von Recommendation Systems 2.3 Datenschutz 3 Methoden f�r die Empfehlungsgenerierung 3.1 Erstellung von Profilen 3.2 Collaborative Filtering 3.3 Informational Filtering 3.4 Kombination der Filterverfahren 4 Anwendungsmodelle von Empfehlungsgenerierungen 5 Fazit Dokumention als PDF
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