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. AlsDatenbasis für diese Empfehlungen dienen Kunden- und Produktprofile. Diese Daten werden mit den vorgestellten Methoden analysiert, kombiniert und automatisiertzu 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 fr 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


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